от 19 990
₽/мес
от 159 990 ₽/стажировка
Все курсы
Профессии
Инженер данных
Инженер данных разрабатывает ETL/ELT-пайплайны, работает с базами данных, Big Data инструментами, настраивает потоковую и батч-обработку, автоматизирует процессы и обеспечивает стабильную работу data-инфраструктуры.
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 инженер данных
Инженер данных — это специалист, который строит системы сбора, хранения и обработки данных, обеспечивая их доступность для аналитики и бизнеса.
Чем занимается
Он разрабатывает ETL/ELT-пайплайны, работает с базами данных, Big Data инструментами, настраивает потоковую и батч-обработку, автоматизирует процессы и обеспечивает стабильную работу data-инфраструктуры.
Как помогает бизнесу
Инженер данных делает данные доступными и пригодными для анализа, что позволяет компаниям принимать решения быстрее, строить аналитику и внедрять AI-решения.
Кому подойдет программа?
Новичкам в IT
Чтобы войти в одну из самых востребованных профессий
Python и SQL-разработчикам
Чтобы перейти в Data Engineering
Аналитикам
Чтобы глубже понять работу с данными
Backend-разработчикам
Чтобы освоить Big Data и инфраструктуру
Специалистам из смежных сфер
Чтобы работать с большими данными и системами
Чему вы научитесь?
Инструменты
Python
SQL (PostgreSQL, ClickHouse)
NoSQL (MongoDB)
Neo4j
Docker
Kubernetes
Kafka
Spark / PySpark
HDFS
Hive
DBT
Airflow
Grafana
ELK Stack
Git
Навыки
Понимание архитектуры данных и построения пайплайнов
Работа с реляционными и нереляционными базами данных
Построение DWH и Data Lake
Работа с DataVault, Star Schema
Создание ETL/ELT процессов
Потоковая обработка данных (Kafka, Spark Streaming)
Батчевая обработка (HDFS, Spark)
Работа с Big Data инструментами
Оркестрация процессов через Airflow
Трансформация данных с DBT
Мониторинг и алертинг (Grafana)
Работа с облачными технологиями
Контейнеризация и DevOps-подход
Интеграция разных источников данных
Работа с парсингом и загрузкой данных
Понимание ML/DS части для взаимодействия с командами
Программа курса
Вас ждёт полноценное погружение в Data Engineering — от баз до построения production-ready систем
Базовый этап
2 недели
Введение в профессию
Разберём задачи Data Engineer и устройство современной data-инфраструктуры.
Организация работы и процессов
Научимся выстраивать процессы разработки и работы с данными.
DevOps-введение (Docker, VM, Kubernetes)
Освоим контейнеризацию и базовую инфраструктуру.
Работа в команде и Git
Научимся работать с Git и командной разработкой.
Работа с базами данных
1 месяц
PostgreSQL, ClickHouse
Освоим транзакционные и аналитические базы данных.
NoSQL (MongoDB)
Научимся работать с документными хранилищами.
Графовые БД (Neo4j)
Разберём хранение связей и графовые запросы.
Trino и распределённые запросы
Освоим работу с распределёнными источниками данных.
Репликация и работа с данными
Научимся обеспечивать отказоустойчивость и масштабирование БД.
DWH и хранение данных
1 месяц
Data Warehouse
Разберём архитектуру корпоративных хранилищ данных.
Data Lake
Освоим хранение больших объёмов сырых данных.
DataVault 2.0
Научимся строить гибкие и масштабируемые модели данных.
Схема звезды и снежинки
Разберём классические подходы к аналитическому моделированию.
Построение DWH на ClickHouse
Создадим аналитическое хранилище данных.
Трансформация данных
1 месяц
DBT (основы и продвинутый уровень)
Освоим современный подход к трансформации данных.
Jinja-шаблонизация
Научимся автоматизировать SQL и переиспользовать код.
Оптимизация трансформаций
Разберём производительность и best practices.
Потоковая обработка
1 месяц
Kafka
Освоим потоковую передачу данных.
Debezium
Научимся работать с CDC и изменениями в БД.
Spark Streaming
Разберём обработку потоковых данных в реальном времени.
Алерты и обработка событий
Научимся реагировать на события и строить monitoring.
Батчевая обработка
1 месяц
HDFS
Освоим распределённое хранение данных.
Объектные хранилища
Научимся работать с S3-совместимыми системами.
ETL-процессы
Разберём построение пайплайнов загрузки данных.
Grafana и мониторинг
Освоим визуализацию и контроль инфраструктуры.
Big Data
1 месяц
Hive
Разберём SQL-работу с Big Data.
Iceberg
Освоим современные форматы хранения данных.
Spark / PySpark
Научимся обрабатывать большие объёмы данных.
RDD и DataFrame
Разберём внутренние структуры Spark.
Spark SQL
Освоим аналитическую обработку данных.
Оркестрация
1 месяц
Airflow
Научимся автоматизировать data pipeline.
DAG, задачи, XCom
Разберём архитектуру пайплайнов и передачу данных между задачами.
Автоматизация пайплайнов
Создадим production-ready процессы обработки данных.
Дополнительно
1 месяц
Парсинг данных (Requests, BS4, Selenium)
Освоим автоматический сбор данных из внешних источников.
Основы Data Science (MLflow, Feature Store)
Познакомимся с инфраструктурой ML-проектов.
Облачные технологии (Yandex Cloud)
Научимся работать с облачной инфраструктурой.
Итоговый проект
2 недели
Реализация полноценного data pipeline
Построим production-ready систему обработки данных.
Работа с большими данными
Объединим batch, streaming и аналитические процессы.
Интеграция всех инструментов
Создадим единую инфраструктуру Data Engineering.
20+ проектов
30+ вебинаров
8 месяцев обучения
Тарифы
Standart
Доступ к материалам бессрочно
Поддержка оператора в организационных вопросах
Чат со студентами
Обновления продукта включены в стоимость
Диплом об окончании курса
Собственная образовательная платформа с интерактивными тренажёрами кода и облачной инфраструктурой — все задачи выполняются на наших серверах, без нагрузки на ваше устройство.
Техническое собеседование
Помощь в составлении резюме и выборе карьерного направления (кроме интенсивов)
3 персональных встречи с ментором на которых можно разобрать свои ошибки и получить рекомендации
159 990
₽
Хит
Premium
Доступ к материалам бессрочно
Поддержка оператора в организационных вопросах
Чат со студентами
Обновления продукта включены в стоимость
Диплом об окончании курса
Собственная образовательная платформа с интерактивными тренажёрами кода и облачной инфраструктурой — все задачи выполняются на наших серверах, без нагрузки на ваше устройство.
Техническое собеседование
Помощь в составлении резюме и выборе карьерного направления (кроме интенсивов)
3 персональных встречи с ментором на которых можно разобрать свои ошибки и получить рекомендации
199 990
₽
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