Узнайте о снижении цены

Оставьте ваш email и мы напишем вам когда цена снизится

DataOps-инженер

Это курс для тех, кто хочет углубиться в тему дата-инжиниринга и уже знает, как строятся базы данных и работает ETL-процесс. Он о методах и инструментах, которые обеспечивают быструю, надежную и возобновляемую доставку данных, готовых к аналитике и эксплуатации моделей Data Science.
108 000 ₽
64 800 ₽
стоимость обучения
3600 ₽
за месяц обучения
% Беспроцентная рассрочка на 18 мес.
Узнать о снижении цены
Уровень сложности
для специалистов
Формат обучения
онлайн
Домашние задания
да
Обратная связь
да
Помощь в трудоустройстве
да
Документ по окончании
диплом

Программа обучения

  • Основное
  • Содержание программы

Вы научитесь выстраивать архитектуру и автоматизировать пайплайны для областей аналитики с высокой нагрузкой. После обучения можно работать в крупных компаниях с расширенными требованиями к дата-инструментам.

Python
  • Основы Python
  • Введение в анализ данных на Python
  • Статистика в Python
  • Предобработка данных
  • Feature Selection
Data Lake & Hadoop
  • Основы Hadoop
  • HDFS
  • MapReduce
  • MapReduce 2
  • Yarn
  • Pig & Hive
  • HBase & Cassandra
  • Кластер. Управление и администрирование
Продвинутые методы работы с данными
  • Apache Spark
  • Работа со Spark
  • Spark SQL
  • Продвинутый Spark
  • Airflow
  • Работа с Airflow
  • Продвинутый Airflow
  • Dbt как инструмент ETL
Работа с потоковыми данными
  • ClickHouse
  • Kafka
  • Kafka Streams
  • Kafka Streams 2
  • Spark Streaming
  • Spark Streaming 2
Работа с данными в облаке
  • Google Cloud Platform — хранение данных
  • Spark в GCP
  • Managed ETL в GCP
  • Обработка real-time данных в GCP
  • Поиск инсайтов в данных при помощи ML
  • Другие облачные провайдеры
Введение в DS & ML
  • Введение в машинное обучение
  • Задача классификации
  • Задача кластеризации
  • Ансамблевые методы решения задачи классификации
  • Feature engineering
MLOps
  • Зачем нужен DevOps
  • Docker и микросервисная архитектура
  • K8S
  • Оркестраторы
  • CI/CD
  • Мониторинг
  • Инструменты DevOps для обучения ML-моделей
  • Deploy ML-моделей
  • Название занятия
Дипломный проект

Чему научат

Предобрабатывать данные с помощью Python
Выстраивать инфраструктуру для больших данных
Разрабатывать и планировать сложные рабочие процессы
Обрабатывать real-time данные
Строить работающий пайплайн в облачной среде
Внедрять принципы гибкого подхода MLOps

Преимущества курса

Можно сделать налоговый вычет 13%
Поддержка Центра развития карьеры
Лучшие выпускники получат приглашение на стажировку или собеседование в компанию Leroy Merlin

Отзывы пользователей

Оставить отзыв о курсе

    Оставьте отзыв о курсе

    Ваш адрес e-mail не будет опуликован
    Ваша оценка:
    Ваш отзыв:
    Достоинства:
    Недостатки:
    Имя:
    Email: