от 19 990
₽/мес
от 79 990 ₽/курс
Все курсы
Курсы
DataOPS инженер
Курс по DataOps, где вы освоите автоматизацию и сопровождение data-инфраструктуры: Linux, Python, Docker, Kubernetes, Airflow, Hadoop, Spark и другие инструменты для работы с данными и ML-системами. Программа сочетает теорию и практику и подходит для старта в профессии DataOps-инженера.
С нуля до junior
Подходит для начинающих. По окончанию можете устроиться на позицию junior
Диплом
По окончанию курса получите диплом государственного образца
Начать учиться
2 тарифа на выбор
Чем занимается
Кто такой DataOPS инженер
DataOPS инженер — это специалист, который строит и поддерживает инфраструктуру для работы с данными, автоматизирует процессы обработки и обеспечивает стабильную работу data-пайплайнов.
Чем занимается
Он настраивает инфраструктуру, автоматизирует процессы (CI/CD), управляет контейнерами, работает с кластерами, базами данных и оркестрацией пайплайнов, обеспечивая полный цикл работы с данными.
Как помогает бизнесу
DataOPS инженер ускоряет работу с данными, снижает ошибки, обеспечивает стабильность систем и позволяет компаниям быстро масштабировать аналитику и data-продукты.
Как проходит обучение
От базовых знаний к практическому применению и итоговому проекту
Изучение теории
1
Вы изучаете ключевые принципы и инструменты работы с данными в структурированном формате
Практические задания
2
После каждого блока вы закрепляете знания на практических задачах
Работа с кейсами
3
В процессе обучения вы решаете задачи, приближенные к реальным сценариям работы.
Проверка и обратная связь
4
Эксперты проверяют выполненные задания и дают рекомендации по улучшению
Итоговый проект
5
Вы выполняете итоговый проект, который можно включить в портфолио
Самое главное — практика на реальных задачах
Вы поработаете с задачами, которые соответствуют реальным сценариям работы с данными. А часть программ предусматривает участие в проектах компании.
Как проходит обучение
От базовых знаний к практическому применению и итоговому проекту
Вы изучаете ключевые принципы и инструменты работы с данными в структурированном формате
После каждого блока вы закрепляете знания на практических задачах
В процессе обучения вы решаете задачи, приближенные к реальным сценариям работы.
Эксперты проверяют выполненные задания и дают рекомендации по улучшению
Вы выполняете итоговый проект, который можно включить в портфолио
Изучение теории
1
Практические задания
2
Работа с кейсами
3
Проверка и обратная связь
4
Итоговый проект
5
Самое главное — практика на реальных задачах
Вы поработаете с задачами, которые соответствуют реальным сценариям работы с данными. А часть программ предусматривает участие в проектах компании.
Кому подойдет программа
Data Engineers
Которые хотят усилить навыки инфраструктуры и DevOps
DevOps-инженерам
Чтобы перейти в работу с данными и Big Data
Backend-разработчикам
Чтобы освоить инфраструктуру data-проектов
Новичкам в IT
Чтобы войти в сферу DataOps и DevOps
Специалистам из смежных сфер
Чтобы научиться автоматизировать работу с данными
Чему вы научитесь
Инструменты
Linux
Bash
Python
Docker
Git / GitHub
PostgreSQL
ClickHouse
MongoDB
GitLab CI/CD
Kubernetes (Minikube)
Apache Hadoop
Apache Spark
Apache Airflow
DBT
Ansible
Cloud (базово)
Навыки
Понимание принципов DataOps и работы с инфраструктурой данных
Работа с Linux и автоматизация через Bash
Навык программирования на Python для задач DataOps
Контейнеризация приложений с Docker
Работа с системами контроля версий (Git)
Настройка и работа с базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB)
Понимание CI/CD процессов и настройка пайплайнов
Работа с Kubernetes и оркестрация контейнеров
Работа с Hadoop и распределёнными системами хранения
Использование Apache Spark для обработки данных
Оркестрация процессов через Airflow (DAG)
Работа с облачной инфраструктурой
Трансформация данных с помощью DBT
Автоматизация инфраструктуры через Ansible
Построение end-to-end data pipeline
Программа курса
Вас ждёт глубокое погружение в DataOps и инфраструктуру работы с данными с практикой на реальных задачах
Базовая подготовка
1 месяц
Введение в DataOps и Big Data
Познакомимся с DataOps-подходом и современными системами обработки данных.
Знакомство с платформой
Разберём структуру курса и подготовим рабочее окружение.
Основы Linux и Bash
Научимся работать с Linux-системами и автоматизировать задачи через Bash.
Виртуализация и безопасность
Изучим основы виртуализации, контейнеризации и базовые принципы безопасности.
Основные инструменты
1 месяц
Python для DataOps
Освоим Python для автоматизации инфраструктуры и работы с данными.
Работа с Git и системами контроля версий
Научимся работать с Git и организовывать командную разработку.
Контейнеризация (Docker)
Разберём создание и запуск контейнеров для data-сервисов.
Работа с базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB)
Познакомимся с реляционными и NoSQL-базами данных для DataOps-задач.
Продвинутый уровень
1 месяц
CI/CD (GitLab)
Научимся строить процессы автоматической сборки и деплоя.
Работа с Nexus Repository
Разберём хранение и управление артефактами проектов.
Kubernetes (Minikube)
Освоим оркестрацию контейнеров и запуск сервисов в Kubernetes.
Apache Hadoop и HDFS
Изучим распределённое хранение и обработку больших данных.
Профессиональный уровень
1 месяц
Apache Spark и обработка данных
Научимся обрабатывать большие объёмы данных в Spark.
Оркестрация процессов (Airflow)
Разберём автоматизацию ETL и управление пайплайнами данных.
Облачные технологии
Познакомимся с облачной инфраструктурой и принципами масштабирования.
DBT и трансформация данных
Освоим современный подход к трансформации и моделированию данных.
Автоматизация инфраструктуры (Ansible)
Научимся автоматизировать настройку серверов и инфраструктуры.
2 итоговых проекта для портфолио
120+ уроков
4 месяца обучения
Тарифы
Standart
Идеально для тех, кто привык учиться сам и дисциплинирован
Доступ к материалам бессрочно
Поддержка оператора в организационных вопросах
Чат со студентами
Обновления продукта включены в стоимость
Диплом об окончании курса
Тестовое техническое собеседование
3 персональных встречи с ментором на которых можно разобрать свои ошибки и получить рекомендации
Помощь в составлении резюме и выборе карьерного направления
79 990
₽
Хит
Premium
Идеально для тех, кто привык учиться сам и дисциплинирован
Доступ к материалам бессрочно
Поддержка оператора в организационных вопросах
Чат со студентами
Обновления продукта включены в стоимость
Диплом об окончании курса
Тестовое техническое собеседование
3 персональных встреч с ментором на которых можно разобрать свои ошибки и получить рекомендации
Помощь в составлении резюме и выборе карьерного направления
119 990
₽
Реальные истории наших выпускников
Мария Кузнецова
Преподаватель
Data Engineer
До обучения
Работала в образовании и только начинала интересоваться данными. Было сложно понять, какие знания нужны для входа в профессию.
После
Получила понятную базу по работе с данными и закрепила её на практике. Стало ясно, куда двигаться дальше в Data Engineering.
Дмитрий Орлов
Менеджер по продажам
Data Engineer
До обучения
Работал в продажах и хотел перейти в IT, но не понимал, с чего начать. Опыта в работе с данными почти не было.
После
Разобрался с базовыми инструментами Data Engineering и начал собирать первые проекты. Появилось понимание профессии и дальнейшего пути развития.
Ирина Новикова
Администратор
Junior SQL Engineer
До обучения
Работала администратором и часто имела дело с таблицами и отчётами. Хотела понять, как работать с данными быстрее и точнее.
После
Освоила основы SQL и научилась применять запросы на практике. Теперь увереннее работает с данными и понимает, как развиваться дальше.
Сергей Павлов
Бариста
Junior Python Engineer
До обучения
Работал в общепите и начинал изучать программирование с нуля. Python казался сложным, потому что не было понятной структуры.
После
Разобрался с основами языка и начал писать простые программы. Курс помог сделать первый уверенный шаг к профессии Python-разработчика.
Анна Беляева
HR-специалист
Data Engineer
До обучения
Работала в HR и часто анализировала данные вручную. Хотела научиться работать с ними на более профессиональном уровне.
После
Систематизировала знания и увидела, как современные инструменты применяются в проектах. Полученный опыт помог увереннее двигаться в сторону Data Engineering.
Никита Федоров
Менеджер клиентского сервиса
Data Engineer
До обучения
Работал с клиентами и давно хотел сменить сферу. Не хватало практики и понимания, как выглядят задачи дата-инженера в работе.
После
Попробовал командный формат, проекты и проверку решений. Стало понятно, как применять инструменты в реальных сценариях.
Ольга Морозова
Бухгалтер
Junior Data Engineer
До обучения
Работала с таблицами и отчётами, но не имела опыта в инженерии данных. Хотела перейти от ручной работы к более техническим задачам.
После
Закрепила знания на финальном проекте и лучше поняла реальные процессы в Data Engineering. Появилась уверенность для движения к junior-позиции.
Артём Соколов
Оператор склада
Data Engineer
До обучения
Работал на складе и хотел перейти в более техническую сферу. Теории было недостаточно, хотелось попробовать реальные задачи.
После
Поработал с проектами, похожими на рабочие. Получил практический опыт и материалы для портфолио.
Екатерина Волкова
Маркетолог
DataOps Engineer
До обучения
Работала в маркетинге и пользовалась отчётами, но не понимала, как данные проходят путь от источника до результата. Хотелось глубже разобраться в инструментах.
После
Освоила базовые подходы DataOps и стала лучше понимать инфраструктуру данных. Практические задания помогли связать теорию с рабочими задачами.
Алексей Смирнов
Логист
DataOps Engineer
До обучения
Работал в логистике и часто сталкивался с данными, но не понимал техническую сторону процессов. Хотел разобраться, как всё устроено внутри.
После
Систематизировал знания и понял подходы DataOps. Теперь лучше видит, как автоматизировать и выстраивать процессы с данными.
Гарантии, условия и оплата
Более 6500 обученных студентов на платформе Stepik
Доступ к материалам после завершения обучения
Собственная ЭОС система для комфортного обучения
Можно вернуть 13% от стоимости программы
Формы оплаты на выбор: единоразовая оплата, рассрочка или корпоративное обучение
Отвечаем на вопросы
Каким требованиям нужно соответствовать?
Специальных требований нет — главное иметь желание учиться. На протяжении всего курса с вами на связи преподаватели, которым можно задать вопросы в чате. В премиум-тарифах дополнительно предусмотрены видеовстречи с техническим разбором.
Кто будет меня учить?
Обучение проводят преподаватели с многолетним опытом работы в IT. Среди них — кандидаты технических наук, аспиранты и senior data-инженеры с профильным образованием и практическим опытом.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
Если почувствуете усталость или поймёте, что темп слишком высокий — вы всегда можете сделать паузу. Доступ к курсу остаётся у вас навсегда, и вы сможете продолжить обучение с того же места в любое удобное время.
Как можно оплатить?
Оплатить программу можно прямо на сайте, нажав кнопку «Начать учиться», либо через оператора в чате — вам помогут оформить оплату.
Если не понравится, я смогу вернуть деньги?
Да, вы можете оформить возврат в течение 14 дней с момента покупки, если на момент обращения не пройдена большая часть программы.
Могу ли я оплатить курс за счёт работодателя?
Да, такая возможность есть. Для этого напишите оператору в чате или отправьте на почту info@novadata.ru
реквизиты компании и ваше ФИО — мы подготовим необходимые документы.
реквизиты компании и ваше ФИО — мы подготовим необходимые документы.
Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?
Налоговый вычет — это возврат до 13% от стоимости обучения для налогоплательщиков РФ. Чтобы получить документы для оформления, просто обратитесь в чат на сайте — мы всё подготовим.
Нужна помощь с выбором или остались вопросы?
Поможем подобрать программу с учетом вашего уровня и задач. Или пишите по любым вопросам