Andmeinsener - kursus 89 000 hõõruda. Otust, koolitus 4 kuud, kuupäev 30.11.2023.

Varia / by admin / December 03, 2023

click fraud protection

Mida see kursus teile annab?

Suurandmete integreerimise, töötlemise ja salvestamise peamiste viiside mõistmine
Võimalus töötada Hadoopi ökosüsteemi komponentide, hajutatud salvestusruumi ja pilvelahendustega
Praktilised oskused andmeteenuste, vitriinide ja rakenduste arendamisel
Teadmised seire, orkestreerimise, testimise korraldamise põhimõtetest

Kursus on käsitletud arendajatele, DBMS-i administraatoritele ja kõigile, kes soovivad tõsta oma professionaalset taset, omandada uusi tööriistu ja tegeleda huvitavate ülesannetega andmetega töötamise valdkonnas.

Pärast andmetehnika õppimist saab teist nõutud spetsialist, kes:

juurutab, kohandab ja optimeerib andmetöötlustööriistu
kohandab andmekogumeid edasiseks tööks ja analüüsiks
loob teenuseid, mis kasutavad suurte andmemahtude töötlemise tulemusi
vastutab andmearhitektuuri eest ettevõttes

Real Case Studies: näited rakendustest, tööriistakasutus, jõudluse optimeerimine, probleemid, vead ja rakendatud tulemused
Väga praktiline orientatsioon:

Kursuse käigus loome järk-järgult toimiva toote, lahendades rakendusprobleeme

instagram viewer

Tervikpilt kaasaegse ettevõtluse väljakutsetest ja ülesannetest ning Andmeinseneri rollist nende lahendamisel
Nõudlus tööandjate seas

40 tööandjat on juba valmis kursuse lõpetanuid vestlusele kutsuma

Aleksei Železnoi

kursused

Andmeinsener ettevõttes Wildberries, DE nooremkursuse esineja. Rohkem kui 7 aastat IT-alal

Lõpetanud Voroneži Riikliku Ülikooli kiitusega. Hetkel üliõpilane HSE magistriprogrammis "Süsteemi- ja tarkvaratehnika". Töökogemus - 2 aastat tööd andmeanalüütiku ja andmeinsenerina. Nüüd töötab ta 5 populaarse andmebaasiga, areneb Pythonis ja arendab kiiresti oma oskusi. Valmis oma kogemust jagama.

Roman Bogatov

hästi

Ta on ettevõttes analüütikat arendanud üle 10 aasta. Saavutuste hulgas on: - meie enda täieliku veebianalüütika süsteemi ehitamine; - MPP Vertikal põhineva analüütilise lao ehitamine; - Sparkil, Kafkal, HDFS-il põhineva andmetöötluse korraldamine; -...

Ta on ettevõttes analüütikat arendanud üle 10 aasta. Saavutuste hulgas: - meie enda täieliku veebianalüütikasüsteemi ehitamine; - MPP Vertikal põhineva analüütilise lao ehitamine; - Sparkil põhineva andmetöötluse korraldamine, Kafka, HDFS;- andmetega töötamise protsesside loomine, sealhulgas andmete kvaliteet;- mitme sisemise tööriista loomine metaandmete töötlemiseks ja struktureerimiseks (andmekataloog);- Ettevõtte aruandlussüsteemi ehitamine, sh reaalajas; - Rohkem kui 5 aastat on ta suurendanud ettevõttesiseselt andmepädevust, viies läbi erinevaid andmetega töötamise koolitusi, tööriistad, SQL; Ta arendas välja ka mitmeid analüütikuid, kes töötavad praegu suurtes ettevõtetes. Põhirõhk on äriprobleemide mõistmisel andmetega töötamisel ja nende lahendamisel.

Vassili Sushko

hästi

Sberbanki osakonnajuhataja 8-aastane kogemus tööstusarenduse alal, sh veebirakenduste loomisel ja hooldamisel nii suurettevõtetes kui ka startupides. 3 aastat hajutatud süsteemide arendust suurtele valitsusklientidele. Viinud nullist ellu kolm projekti, alates prototüübist kuni tööstuslikuks kasutamiseks valmis. Hetkel tegelen pangas siseklientide täisstack arendusega, lahendades andmeanalüüsi ja inseneritööga seotud probleeme. Java, Scala, Python, Javascript programmeerimise kogemus. Lai valik professionaalseid huvisid, alates hajutatud süsteemide loomisest kuni ennustava analüüsi ja kavatsuste analüüsini. Haridus: bakalaureusekraad UrFU-st oma nime saanud. B.N. Jeltsini “Infotehnoloogiad”.

Andmearhitektuur
-Teema 1.Andmeinsener. Ülesanded, oskused, tööriistad, turu vajadused
-Teema 2.Analüütiliste rakenduste arhitektuur: põhikomponendid ja põhimõtted
-Teema 3.Ruumides / Pilvelahendused
-Teema 4. Torujuhtmete automatiseerimine ja orkestreerimine – 1
-Teema 5. Torujuhtmete automatiseerimine ja orkestreerimine – 2

Data Lake
-Teema 6. Hajutatud failisüsteemid. HDFS/S3
-Teema 7. SQL-i juurdepääs Hadoopile. Apache Hive/Presto
-Teema 8. Andmete salvestamise vormingud ja nende omadused
-Teema 9. Puldi analüüs 1 juhtumi kohta
-Teema 10.Sõnumijärjekorrad. Kafka ülevaade.
-Teema 11.Andmete allalaadimine välistest süsteemidest
-Teema 12. Apache Spark – 1
-Teema 13. Apache Spark – 2

DWH
-Teema 14.Analüütiline DBMS. MPP andmebaasid
-Teema 15.DWH modelleerimine – 1. dbt põhitõed
-Teema 16.DWH modelleerimine – 2. Data Vault 2.0
-Teema 17. DevOpsi praktikad analüütilistes rakendustes. CI+CD
-Teema 18. Kaugjuhtimispuldi analüüs juhtumile 2
-Teema 19.Andmete kvaliteet. Andmekvaliteedi juhtimine
-Teema 20. BI-lahenduse juurutamine
-Teema 21.Jälgimine / Metaandmed

NoSQL/NewSQL
-Teema 22. NoSQL-i salvestusruum. Laia veeru ja võtmeväärtusega
-Teema 23. NoSQL-i salvestusruum. Dokumendile orienteeritud
-Teema 24.ELK
-Teema 25.ClickHouse
-Teema 26. Kaugjuhtimispuldi analüüs juhtumile 3

MLOps
-Teema 27.Koodi korraldamine ja pakkimine
-Teema 28.Dokker ja REST arhitektuur
-Teema 29.MLFlow + DVC
-Teema 30. Mudelite juurutamine
-Teema 31. Juhtumi 4 puldi analüüs
-Teema 32. Juhtumi 5 puldi analüüs

Lõpuprojekt
-Teema 33. Teema valik ja projektitöö korraldus
-Teema 34.Konsultatsioon
-Teema 35.Kaitse

Sildid pilv

Varia

hinne

views

Kommentaarid