Курс «Инженер данных, версия 2026» — это практическая программа по data engineering: от проектирования DWH и построения ETL/ELT-процессов до обработки Big Data, облачных хранилищ, визуализации и управления данными как продуктом. О курсе Современная инженерия данных — это не только работа с SQL-запросами и таблицами. Инженер данных проектирует архитектуру хранилищ, настраивает сбор и обработку данных, контролирует качество, обеспечивает доступность витрин и помогает бизнесу, аналитикам и ML-командам получать надежные данные для решений. На курсе вы разберете полный цикл работы с данными: сбор из разных источников, хранение, валидацию, трансформацию, оркестрацию пайплайнов, построение DWH, работу с распределенными системами и подготовку данных для аналитики и машинного обучения. Программа подойдет тем, кто хочет перейти от решения отдельных задач к системному проектированию сквозных data-платформ и научиться выбирать инструменты под реальные требования: объемы данных, скорость обновления, отказоустойчивость, стоимость хранения и потребности пользователей. Кому подойдет курс Курс ориентирован на специалистов, у которых уже есть опыт работы с данными, базами данных, аналитикой или backend-разработкой и которые хотят развиваться в направлении инженерии данных. Аналитикам данных Если вы регулярно работаете с базами данных, строите отчеты и витрины, курс поможет глубже разобраться в ETL-процессах, архитектуре DWH, качестве данных и подготовке надежных источников для аналитики. Инженерам данных Если вы уже работаете с хранилищами данных, программа поможет систематизировать знания, углубиться в современные технологии обработки больших данных и лучше понимать архитектурные решения. BI-разработчикам Курс будет полезен специалистам, которые развивают системы бизнес-аналитики и хотят научиться проектировать хранилища, витрины данных и пайплайны, необходимые для стабильной работы BI-инструментов. Backend-разработчикам Если у вас есть опыт разработки серверных приложений, вы сможете применить его в задачах хранения, обработки и передачи больших объемов данных, а также освоить инструменты data engineering. Чему вы научитесь Проектировать архитектуру хранилищ данных и DWH под бизнес-задачи. Строить ETL/ELT-процессы для сбора, очистки, трансформации и загрузки данных. Работать с реляционными, MPP и распределенными системами хранения. Использовать SQL и Python для обработки данных и автоматизации процессов. Настраивать пайплайны обработки данных с помощью Airflow. Работать с Big Data-инструментами: Hadoop, Hive, Spark и Kafka. Организовывать хранение данных в облачных решениях и S3-совместимых хранилищах. Готовить данные для аналитики, машинного обучения и визуализации. Контролировать качество данных, управлять изменениями структуры и поддерживать надежность витрин. Инструменты и технологии В программе собраны инструменты, которые используются в современной инженерии данных для хранения, обработки, оркестрации, визуализации и подготовки данных для ML-задач. Хранение данных Hadoop S3 Greenplum PostgreSQL Обработка данных Python SQL Hive Spark Kafka Машинное обучение и данные MLflow Spark ML Визуализация данных Apache Superset Tableau DataLens Оркестрация процессов Apache Airflow Программа курса Программа построена так, чтобы постепенно перейти от проектирования хранилищ и работы с базами данных к Big Data, облакам, визуализации, ML-пайплайнам и управлению данными. Проектирование DWH. Архитектура хранилища данных, слои DWH, витрины, модели данных и подходы к проектированию. Реляционные и MPP СУБД. Работа с PostgreSQL, Greenplum и особенностями хранения и обработки данных в масштабируемых СУБД. Автоматизация ETL-процессов. Построение пайплайнов, планирование задач, контроль выполнения и обработка ошибок. Big Data. Распределенное хранение и обработка данных, Hadoop-экосистема, Hive, Spark и потоковая передача данных. Промежуточный проект. Практическое закрепление навыков проектирования и разработки data-пайплайнов. Облачное хранилище. Работа с S3-совместимыми хранилищами и облачными подходами к организации данных. Визуализация данных. Подготовка витрин и подключение BI-инструментов для аналитики и отчетности. ML на больших данных. Подготовка данных для машинного обучения и применение Spark ML. Управление моделями. Использование MLflow и подходы к сопровождению ML-экспериментов. Управление данными. Качество данных, документация, контроль изменений, надежность и развитие data-продуктов. Практические результаты обучения После прохождения курса вы сможете проектировать и поддерживать полноценные решения для работы с данными: от источников и хранилищ до витрин, отчетов и ML-наборов. Вы научитесь воспринимать данные как продукт, учитывать потребности заказчиков и выбирать архитектуру с учетом нагрузки, стоимости, масштабируемости и требований к качеству. Соберете понимание полного жизненного цикла данных в компании. Разберетесь, как проектировать DWH и data-пайплайны для разных сценариев. Получите практику с инструментами, востребованными у инженеров данных. Сможете системно развиваться в роли Data Engineer, DWH Engineer или Big Data Engineer. Почему важна профессия инженера данных От качества работы инженера данных зависит надежность аналитики, корректность отчетов, эффективность ML-моделей и скорость принятия решений в бизнесе. Сильный Data Engineer понимает не только отдельные инструменты, но и всю архитектуру: источники, хранилища, пайплайны, витрины, потребителей данных и ограничения инфраструктуры. Именно поэтому курс делает акцент на системном подходе: вы изучаете не разрозненные технологии, а связанный набор практик, который помогает строить устойчивые и масштабируемые решения для работы с данными.
