Познакомитесь с направлением Data Engineering, поймёте роль инженера данных в современной IT-инфраструктуре и разберётесь, как данные проходят путь от источников до аналитики и бизнес-решений.

— Узнаете, чем занимается Data Engineer и какие задачи решает в современных компаниях.

— Познакомитесь с жизненным циклом данных и основными этапами их хранения, обработки и передачи.

— Разберётесь, как устроены современные платформы данных и какую роль в них играют инженеры данных.

— Изучите востребованные технологии Data Engineering и познакомитесь с основными инструментами профессии.

— Узнаете о карьерных перспективах, специализациях и направлениях развития в сфере работы с данными.

Освоите базовые принципы организации обучения, проектной деятельности и командного взаимодействия, необходимые для эффективного развития в инженерной среде.

— Познакомитесь с процессом работы над задачами: от постановки цели до проверки результата.

— Разберётесь в системе обучения, практических заданий и контроля прогресса.

— Научитесь эффективно взаимодействовать с наставниками, получать обратную связь и применять её в работе.

— Освоите базовые принципы командной коммуникации и совместной работы над учебными и проектными задачами.

Познакомитесь с инфраструктурными инструментами, которые используются для разработки, упаковки, запуска и масштабирования современных приложений.

— Освоите основы виртуальных машин и поймёте, как они помогают создавать изолированные окружения для разработки и тестирования.

— Познакомитесь с контейнеризацией и разберётесь, чем контейнеры отличаются от виртуальных машин.

— Изучите Docker и принципы упаковки приложений вместе с зависимостями.

— Разберётесь в назначении Kubernetes и поймёте, зачем нужна оркестрация контейнеров.

— Подготовите базу для дальнейшей работы с инфраструктурой, DevOps-подходами и развёртыванием data-сервисов.

Освоите инструменты командной разработки и научитесь работать с системой контроля версий, репозиториями и базовыми процессами совместной работы над проектами.

— Познакомитесь с Git и GitHub и поймёте, зачем они используются в современной разработке.

— Научитесь создавать локальные и удалённые репозитории для хранения кода и проектных файлов.

— Освоите работу с ветками, коммитами и историей изменений.

— Разберётесь в базовых процессах командной разработки: совместной работе, проверке изменений и синхронизации кода.

Познакомитесь с двумя наиболее востребованными системами управления базами данных в сфере аналитики и Data Engineering и научитесь выполнять базовые операции по работе с данными.

— Освоите основы работы с PostgreSQL и познакомитесь с её ролью в хранении транзакционных данных.

— Изучите аналитическую СУБД ClickHouse и поймёте её преимущества при обработке больших объёмов данных.

— Научитесь подключаться к базам данных и выполнять SQL-запросы для получения и анализа информации.

— Разберётесь в различиях между транзакционными и аналитическими системами хранения данных.

— Получите практический опыт работы с данными в PostgreSQL и ClickHouse.

Разберётесь в нереляционных базах данных и научитесь выбирать подходящий инструмент хранения данных в зависимости от требований проекта и структуры информации.

— Изучите основные принципы NoSQL и отличия нереляционных баз данных от классических реляционных СУБД.

— Познакомитесь с MongoDB и её ролью в современных высоконагруженных приложениях и data-платформах.

— Разберётесь в документной модели хранения данных и особенностях работы с JSON-подобными структурами.

— Освоите создание коллекций, добавление документов и выполнение запросов к данным.

— Поймёте, в каких сценариях NoSQL-подход эффективнее традиционных реляционных баз данных.

Познакомитесь с графовыми моделями данных и поймёте, в каких задачах они применяются эффективнее классических реляционных СУБД.

— Изучите принципы графовых баз данных и разберётесь, как данные представляются через узлы, связи и свойства.

— Познакомитесь с Neo4j как одной из популярных графовых СУБД для анализа связей между объектами.

— Научитесь создавать объекты, описывать связи между ними и выполнять базовые графовые запросы.

— Разберётесь, где графовые базы полезны: маршруты, рекомендации, социальные связи, антифрод и анализ зависимостей.

Освоите современные инструменты для работы с данными из разных источников через единый SQL-интерфейс и научитесь выполнять распределённые запросы в data-инфраструктуре.

— Познакомитесь с Trino и поймёте, зачем он используется в современных аналитических платформах.

— Научитесь выполнять распределённые SQL-запросы к данным, расположенным в разных системах хранения.

— Разберётесь, как объединять данные из различных источников без предварительного переноса в одно хранилище.

— Поймёте роль Trino в построении единого аналитического слоя поверх баз данных, Data Lake и корпоративных хранилищ.

Познакомитесь с механизмами надёжного хранения данных в распределённых системах и поймёте, как современные платформы обеспечивают отказоустойчивость, доступность и масштабируемость сервисов.

— Изучите принципы репликации данных и узнаете, как копии данных используются для повышения надёжности систем.

— Разберётесь в механизмах отказоустойчивости и способах сохранения доступности сервисов при сбоях оборудования или сетевой инфраструктуры.

— Познакомитесь с основными подходами к горизонтальному и вертикальному масштабированию систем хранения данных.

— Поймёте, как распределённые платформы обеспечивают баланс между производительностью, доступностью и согласованностью данных.

Познакомитесь с корпоративными хранилищами данных и научитесь понимать принципы построения аналитических систем для хранения, обработки и предоставления данных бизнесу.

— Изучите архитектуру Data Warehouse (DWH) и её роль в современных аналитических платформах.

— Разберётесь в основных слоях хранилища данных: загрузке, хранении, трансформации и предоставлении информации пользователям.

— Поймёте назначение витрин данных и их роль в формировании отчётности и бизнес-аналитики.

— Познакомитесь с аналитическими моделями данных и принципами организации информации для эффективного анализа.

— Получите представление о том, как проектируются корпоративные аналитические системы и обеспечивается работа с большими объёмами данных.

Освоите концепцию озёр данных и современные подходы к хранению больших объёмов информации для аналитики, машинного обучения и построения data-платформ.

— Познакомитесь с архитектурой Data Lake и поймёте, чем озеро данных отличается от классического хранилища данных.

— Разберётесь в структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных.

— Научитесь организовывать хранение данных для последующей обработки, аналитики и построения витрин.

— Поймёте, как Data Lake используется в современных Big Data- и ML-проектах.

Изучите один из наиболее популярных подходов к моделированию корпоративных хранилищ данных и научитесь проектировать гибкие структуры для хранения и историзации информации.

— Познакомитесь с концепцией Data Vault 2.0 и её ролью в построении масштабируемых корпоративных хранилищ данных.

— Изучите основные сущности модели: хабы (Hubs), линки (Links) и сателлиты (Satellites).

— Разберётесь в принципах историзации данных и отслеживания изменений бизнес-сущностей.

— Научитесь проектировать гибкие модели данных, адаптированные к изменяющимся требованиям бизнеса.

— Поймёте преимущества Data Vault при работе с большими объёмами данных и сложными интеграционными процессами.

Разберётесь в классических подходах к аналитическому моделированию данных и научитесь проектировать структуры хранилищ для эффективной аналитики и построения отчётности.

— Изучите модель «звезда» и поймёте принципы организации фактов и измерений в аналитических системах.

— Познакомитесь со схемой «снежинка» и разберётесь в её отличиях от модели «звезда».

— Научитесь определять преимущества и ограничения различных подходов к моделированию данных.

— Разберётесь, как структура модели влияет на производительность запросов и удобство аналитики.

— Научитесь выбирать подходящую модель данных в зависимости от бизнес-задачи и требований к хранилищу.

Примените знания о хранилищах данных на практике и создадите собственное аналитическое DWH на ClickHouse для хранения, обработки и анализа данных.

— Спроектируете структуру аналитического хранилища данных с учётом источников, слоёв и бизнес-задач.

— Реализуете витрины данных для расчёта ключевых показателей и подготовки информации к отчётности.

— Освоите аналитическую обработку данных в ClickHouse и научитесь выполнять быстрые запросы по большим объёмам информации.

— Настроите хранение, агрегацию и обновление данных в рамках собственного DWH.

— Получите практический опыт построения аналитического хранилища, приближенного к реальным задачам Data Engineering.

Освоите один из ключевых инструментов современного Data Engineering для управления трансформациями данных и разработки аналитических витрин.

— Познакомитесь с dbt и поймёте его роль в построении современных аналитических платформ.

— Научитесь создавать модели данных и организовывать процессы трансформации информации с помощью SQL.

— Освоите построение аналитических витрин и управление зависимостями между моделями.

— Изучите механизмы тестирования качества данных и проверки корректности расчётов.

— Научитесь документировать модели, витрины и бизнес-логику для командной работы и сопровождения проектов.

Научитесь автоматизировать SQL-разработку с помощью Jinja-шаблонизации и создавать гибкие, переиспользуемые решения для трансформации данных.

— Изучите основы Jinja и поймёте, как шаблонизация используется в современных data-проектах.

— Освоите работу с параметрами, переменными и управляющими конструкциями шаблонов.

— Научитесь создавать и использовать макросы для автоматизации повторяющихся операций.

— Разберётесь в построении динамических SQL-запросов и управлении логикой трансформаций данных.

— Научитесь создавать переиспользуемые модели, упрощая сопровождение и развитие аналитических проектов.

Научитесь оптимизировать процессы трансформации данных и повышать производительность аналитических моделей в современных data-платформах.

— Освоите основные подходы к оптимизации проектов на dbt и организации эффективных data pipelines.

— Научитесь выявлять узкие места в трансформациях данных и анализировать производительность моделей.

— Изучите способы уменьшения времени выполнения SQL-моделей и сокращения затрат вычислительных ресурсов.

— Познакомитесь с лучшими практиками Data Engineering при построении масштабируемых аналитических решений.

— Научитесь проектировать трансформации данных с учётом производительности, поддержки и дальнейшего развития проекта.

Познакомитесь с Apache Kafka — платформой потоковой обработки данных и обмена сообщениями, которая используется для построения надёжных event-driven систем и data pipelines.

— Изучите архитектуру Kafka и разберётесь в ключевых компонентах: brokers, topics, partitions и consumer groups.

— Познакомитесь с producers и consumers и поймёте, как данные публикуются и читаются из потоков сообщений.

— Освоите работу с потоками данных и научитесь передавать события между сервисами в реальном времени.

— Поймёте, как Kafka применяется в Data Engineering для интеграции систем, потоковой аналитики и построения надёжных пайплайнов.

Разберётесь в технологиях Change Data Capture и потоковой передаче изменений данных, а также научитесь интегрировать CDC-процессы с Apache Kafka.

— Познакомитесь с Debezium и поймёте, как он используется для отслеживания изменений в базах данных.

— Изучите концепцию Change Data Capture и разберётесь, как фиксируются вставки, обновления и удаления данных.

— Освоите интеграцию Debezium с Kafka для передачи изменений данных в режиме реального времени.

— Поймёте, как CDC применяется в Data Engineering для синхронизации систем, построения потоковых пайплайнов и обновления аналитических витрин.

Освоите обработку данных в режиме реального времени с помощью Spark Streaming и научитесь строить потоковые пайплайны для анализа и обработки непрерывно поступающих данных.

— Изучите основы Spark Streaming и его роль в современных системах потоковой обработки данных.

— Познакомитесь с принципами потоковых вычислений и особенностями работы с непрерывными потоками событий.

— Научитесь получать, обрабатывать и агрегировать данные в режиме реального времени.

— Освоите интеграцию Spark Streaming с Kafka и другими источниками потоковых данных.

— Научитесь строить realtime-пайплайны для мониторинга, аналитики и обработки событий в распределённой инфраструктуре.

Научитесь отслеживать события в потоковых системах и оперативно реагировать на отклонения, ошибки и аномалии в работе data-пайплайнов и сервисов.

— Освоите мониторинг потоков данных и научитесь контролировать состояние систем обработки событий.

— Научитесь выявлять ошибки, задержки и аномалии в работе потоковых процессов.

— Настроите алерты для автоматического уведомления о сбоях, превышении пороговых значений и критических событиях.

— Познакомитесь с обработкой событий в реальном времени и принципами построения реактивных систем.

— Научитесь обеспечивать надёжность и своевременное реагирование на проблемы в потоковых data-платформах.

Познакомитесь с HDFS — распределённой файловой системой Hadoop — и поймёте, как организовано хранение больших данных в кластерной инфраструктуре.

— Изучите архитектуру HDFS и разберётесь в роли NameNode, DataNode и блоков данных.

— Освоите загрузку, хранение, чтение и удаление файлов в распределённой файловой системе.

— Познакомитесь с принципами распределённого хранения данных, репликации и отказоустойчивости.

— Научитесь использовать HDFS как основу для хранения и обработки больших объёмов информации в Big Data-проектах.

Научитесь работать с объектными хранилищами и современными облачными системами хранения данных, которые используются в Data Lake, аналитике и Big Data-инфраструктуре.

— Изучите S3-подход и поймёте, как устроено хранение данных в виде объектов.

— Познакомитесь с принципами объектного хранения и его отличиями от файловых и блочных систем.

— Освоите загрузку, чтение, удаление и организацию файлов в облачном хранилище.

— Научитесь использовать объектные хранилища для хранения данных, логов, датасетов и результатов обработки.

Научитесь строить ETL-процессы для загрузки, обработки и передачи данных между различными системами, хранилищами и аналитическими сервисами.

— Изучите основные ETL-подходы и поймёте различия между этапами извлечения, трансформации и загрузки данных.

— Освоите обработку данных между системами: базами данных, файлами, API и хранилищами.

— Познакомитесь с принципами построения data-пайплайнов и автоматизации регулярной обработки информации.

— Научитесь подготавливать данные для аналитики, отчётности и дальнейшего использования в data-платформах.

Освоите инструменты наблюдаемости и контроля качества данных, научитесь отслеживать состояние data pipelines и визуализировать ключевые технические и бизнес-метрики.

— Познакомитесь с Grafana и её возможностями для мониторинга инфраструктуры, приложений и процессов обработки данных.

— Научитесь строить дашборды для визуализации метрик, статусов пайплайнов и показателей качества данных.

— Освоите мониторинг data pipelines и научитесь выявлять сбои, задержки и отклонения в обработке данных.

— Настроите базовые алерты для оперативного реагирования на проблемы в data-инфраструктуре.

Познакомитесь с Apache Hive — SQL-инструментом экосистемы Hadoop — и научитесь работать с большими объёмами данных через привычный SQL-подход.

— Изучите архитектуру Hive и поймёте, как он взаимодействует с HDFS и другими компонентами Hadoop.

— Освоите HiveQL и научитесь выполнять SQL-запросы к большим данным.

— Разберётесь в создании таблиц, загрузке данных и выполнении аналитических выборок.

— Научитесь использовать Hive для обработки больших объёмов информации в распределённой инфраструктуре.

Разберётесь в современных табличных форматах для Data Lake и Lakehouse-архитектур и поймёте, как Apache Iceberg помогает надёжно хранить и обрабатывать аналитические данные.

— Познакомитесь с Apache Iceberg и его ролью в современных Data Lake и Lakehouse-платформах.

— Изучите версионирование данных и поймёте, как хранить историю изменений таблиц.

— Разберётесь в принципах работы с большими аналитическими таблицами поверх объектных хранилищ.

— Освоите современные подходы к хранению аналитических данных, управлению схемами и обеспечению надёжности data-пайплайнов.

Освоите Apache Spark и PySpark — основные инструменты распределённой обработки данных — и научитесь работать с большими объёмами информации в кластерной среде.

— Изучите архитектуру Spark и разберётесь в роли Driver, Executor и Cluster Manager.

— Познакомитесь с PySpark и научитесь писать Spark-приложения на Python.

— Освоите обработку больших объёмов данных с помощью DataFrame API и Spark SQL.

— Разберётесь в принципах распределённых вычислений, transformations и actions.

Разберётесь во внутренних структурах данных Apache Spark и научитесь выбирать наиболее подходящий инструмент обработки в зависимости от типа задачи и объёма данных.

— Изучите концепцию RDD и поймёте её роль в распределённых вычислениях Spark.

— Освоите DataFrame API и научитесь выполнять обработку данных с использованием высокоуровневых инструментов Spark.

— Разберётесь в различиях между RDD и DataFrame с точки зрения производительности, удобства разработки и сценариев применения.

— Научитесь выбирать подходящий инструмент обработки данных для аналитических задач, ETL-процессов и работы с большими объёмами информации.

Научитесь выполнять аналитические вычисления с помощью SQL внутри Apache Spark и использовать преимущества распределённой обработки данных для решения сложных аналитических задач.

— Освоите Spark SQL и научитесь работать с данными через привычный SQL-интерфейс.

— Научитесь строить аналитические запросы для фильтрации, агрегации, объединения и преобразования больших объёмов данных.

— Разберётесь в интеграции SQL и Spark DataFrame API для построения эффективных процессов обработки информации.

— Поймёте, как Spark оптимизирует выполнение SQL-запросов в распределённой среде и обеспечивает высокую производительность аналитических вычислений.

Освоите Apache Airflow — один из самых популярных оркестраторов данных — и научитесь автоматизировать запуск, контроль и мониторинг data pipelines.

— Изучите устройство Airflow и поймёте, как он управляет задачами, расписаниями и зависимостями.

— Научитесь создавать DAG и описывать последовательность выполнения задач в пайплайне.

— Освоите операторы, расписания и базовые механизмы автоматизации обработки данных.

— Научитесь запускать, отслеживать и отлаживать data pipelines через Airflow UI.

Разберётесь в механизмах управления процессами внутри Apache Airflow и научитесь строить сложные пайплайны обработки данных с передачей информации между задачами.

— Освоите структуру DAG и поймёте, как описываются процессы обработки данных в Airflow.

— Познакомитесь с задачами, их типами и принципами организации зависимостей между этапами пайплайна.

— Научитесь управлять последовательностью и параллельностью выполнения задач.

— Освоите механизм XCom для передачи данных между задачами внутри одного DAG.

— Научитесь строить многоэтапные процессы обработки данных с обменом результатами между компонентами пайплайна.

Научитесь строить полностью автоматизированные процессы обработки данных в Apache Airflow и применять production-подходы к запуску, контролю и сопровождению data pipelines.

— Освоите планирование задач и настройку расписаний для регулярного запуска пайплайнов.

— Научитесь запускать data pipelines по расписанию, вручную и по заданным условиям.

— Разберётесь в управлении зависимостями, повторными запусками и обработкой ошибок.

— Познакомитесь с production-подходами к оркестрации: мониторингом, алертами и устойчивостью процессов.

Научитесь получать данные из внешних источников и автоматизировать сбор информации с веб-ресурсов с помощью популярных инструментов Python.

— Освоите библиотеку Requests и научитесь отправлять HTTP-запросы для получения данных с веб-сайтов и API.

— Познакомитесь с BeautifulSoup и научитесь извлекать нужную информацию из HTML-страниц.

— Изучите Selenium и разберётесь в автоматизации взаимодействия с динамическими веб-приложениями.

— Научитесь создавать собственные парсеры для сбора, обработки и сохранения данных из различных источников.

— Поймёте особенности работы с современными сайтами, авторизацией и динамически загружаемым контентом.

Познакомитесь с основами Data Science и поймёте, какую роль Data Engineer играет в построении ML-инфраструктуры, подготовке данных и сопровождении моделей машинного обучения.

— Изучите основы Data Science и разберётесь, как данные используются для обучения и оценки ML-моделей.

— Познакомитесь с MLflow и поймёте, как он помогает отслеживать эксперименты, версии моделей и параметры обучения.

— Разберётесь в работе Feature Store и его роли в хранении, переиспользовании и контроле признаков для машинного обучения.

— Поймёте, как Data Engineer взаимодействует с Data Scientist и MLOps-командой при построении production ML-систем.

Освоите работу с облачной инфраструктурой и современными managed-сервисами Yandex Cloud для запуска, хранения и обработки данных в production-среде.

— Познакомитесь с Yandex Cloud и поймёте, как облачные платформы используются в Data Engineering и DevOps.

— Научитесь создавать и настраивать виртуальные машины для запуска приложений, баз данных и data-сервисов.

— Освоите облачные сервисы хранения данных, включая объектные хранилища и инструменты для работы с файлами.

— Познакомитесь с managed-сервисами для обработки, аналитики и сопровождения data-инфраструктуры.

— Подготовите основу для развёртывания учебных и production-проектов в облачной среде.

Реализуете полноценный data pipeline и объедините все изученные технологии в единое инженерное решение для загрузки, обработки, хранения и мониторинга данных.

— Построите полный конвейер обработки данных: от получения информации из источников до загрузки в аналитическое хранилище.

— Реализуете автоматизированную обработку, очистку и трансформацию данных.

— Настроите оркестрацию процессов и регулярный запуск пайплайна по расписанию.

— Подключите мониторинг, алерты и контроль качества данных для отслеживания состояния процессов.

— Получите готовое инженерное решение, объединяющее базы данных, Spark, Airflow, Kafka, облачные сервисы и инструменты мониторинга.