Узнайте о снижении цены

Оставьте ваш email и мы напишем вам когда цена снизится

Профессия: Data Engineer

Программа подходит для людей, имеющих базовые навыки в digital. Создавать базы данных и программировать вас научат, главное — иметь представление, как работает маркетинг. Какие навыки вы получите после обучения: будете работать с SQL, использовать Python и библиотеки анализа данных, оптимизировать системы работы с данными, объяснять архитектуру и структуру базы данных.
35 000 ₽
стоимость обучения
6900 ₽
за месяц обучения
% Беспроцентная рассрочка на 6 мес.
Добавить в избранное
Узнать о снижении цены
Уровень сложности
для новичков
Длительность
6 мес.
Формат обучения
онлайн
Домашние задания
да
Обратная связь
да
Помощь в трудоустройстве
да
Документ по окончании
сертификат

Программа обучения

  • Основное
  • Содержание программы

Фишка обучения в ProductStar — классное комьюнити. Во время обучения вы будете общаться с одногруппниками и наставниками в чате, получите возможность посещать совместные мероприятия, например, экскурсии в офисы компаний-партнёров.

Блок 1. Получение и подготовка данных: SQL
  • Основы SQL
  • Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
  • Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
  • Расширенные возможности SQL и основные ограничения
  • Фильтрация данных и вычисляемые поля - практика
  • Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика
  • Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
  • Работа с популярными программами (MySQL, SQL Server, Redash, Tableau)
Блок 2. Python, математические модели и обработка данных
  • Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
  • Python: работа с файлами и форматированный вывод
  • Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
  • Python: инструменты функционального программирования
  • Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
  • Основы линейной алгебры и теории множеств
  • Методы математической оптимизации
  • Основы описательной статистики
  • Статистический анализ данных
Блок 3. Data Warehouse
  • Проектирование хранилища данных
  • Организация работы с традиционными хранилищами данных
  • ETL / ELT-процессы: знакомство с Pentaho
  • ETL-pro
  • Заливка данных и создание OLAP-кубов
  • Data Governance
  • Изучение Snowflake, BigQuery: плюсы и минусы
  • Практика с Azure SQL DW
  • Практика работы с Redshift и выгрузки данных
  • DWH в облаке
Блок 4. Business Intelligence-решения и аналитика больших данных
  • Установка и настройка Power BI
  • Подключение к данным: загрузка стационарных файлов, загрузка файлов из папок
  • Очистка и преобразование данных: типы данных, фильтрация данных
  • Знакомство с инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд
  • Tableau Professional.
  • Подключение к базам данных SQL Основы работы с Tableau Server
  • Знакомство с Pentaho BI
  • Многомерные модели. Pentaho Analysis Services
  • Машинные методы для обработки данных
  • Культура сбора и источники данных
  • Предобработка и визуализация данных в pandas
  • Улучшение качества работы с данными
  • Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
  • Основы работы в Hadoop и MapReduce
  • Работа с облачными платформами: AWS, EMR, Azure
  • Продвинутые подходы в MapReduce
  • Организация команды для работы с данными. CRISP-DM
Блок 5. Дипломная работа и помощь с трудоустройством
  • Работа над дипломным проектом для портфолио
  • Подготовка резюме
  • Подготовка к собеседованию
  • Финальная защита и консультации

Чему научат

Работать с SQL
Использовать Python и библиотеки анализа данных
Оптимизировать системы работы с данными
Объяснять архитектуру и структуру базы данных
Выбирать DWH под задачу и бюджет бизнеса

Преимущества курса

Помощь с трудоустройством
Комьюнити ProductStar

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: