Яндекс Практикум - курсы «Data Engineering» в Беларуси

2 курса онлайн Data Engineering от школы Яндекс Практикум - сравните цену, продолжительность и дату начала обучения. Информация обновляется каждую неделю. Стоимость курсов от 3967 до 5633 Br.
Промокод
Промокод

Онлайн курсы Data Engineering - Рейтинг курсов

  • 9 943 5 966.07 BYN
  • Длительность: 12 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 192 BYN/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Профессия Machine Learning Engineer
Промокод
-40%
  • 2 000 1 166.67 BYN
  • Длительность: 120 часов
  • Сертификат
  • Рассрочка: 292 BYN/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
Data-инженер
Промокод
-42%
  • 1 000 BYN
  • Сертификат
  • Рассрочка: 250 BYN/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
Chaos Engineering
Промокод
  • Бесплатно
  • Длительность: 95 уроков
  • Начало: В любое время

Яндекс Практикум - Отзывы о курсах

структура, понятная теория, подготовленная инфраструктура, поддержка куратора и наставника, практика на реальных кейсах
нет их
DevOps для эксплуатации и разработки
Курс оставил очень положительное впечатление) Материал подаётся структурировано и понятно, даёт действительно практические знания, которых достаточно, чтобы уверенно начать искать работу в этой сфере. Самый большой плюс - это подход и метод обучения. С самого начала даётся исходный код приложения, на которое со временем начинаешь применять DevOps-практики. Сначала разворачиваешь его как сервис на выделенной виртуальной машине, затем в Docker-контейнере, потом через Docker Compose и, наконец, переходишь в Kubernetes, а заканчиваешь всё это дело деплоем через Helm. Параллельно изучаешь GitLab, тестирование, мониторинг, инфраструктуру как код (IaC), DevSecOps и многое чего ещё. Да, возможно, бОльшая часть курса довольно поверхностная, но это я тоже считаю плюсом, потому что буквально с нуля уже можно при должном усилии получить фундаментальные знания по направлению DevOps и уже искать работу. Для меня это было самым главным плюсом, потому что сам узнал много нового и сразу же пощупал это на практике. Отдельно хочу отметить наставника всегда был на связи, подробно отвечал на вопросы и помогал разобраться даже в сложных моментах. По каждой главе проводил онлайн-вебинары, где очень понятно объяснял темы, давал советы и best practice. Куратор тоже очень порадовал: быстро реагировал, был отзывчивым и поддерживал на протяжении всего обучения. Теория описана тоже очень интересно и понятно, нет кучи монотонного текста, скопированного с документации, описывается ключевая мысль понятным языком, приводятся аналогии из реального мира, а для тех, кто хочет погрузиться ещё сильнее, оставляют ссылку на литературу. Очень приятно, что материалами вебинаров и теорией можно пользоваться даже после окончания курса, удобно, если нужно повторить какую-то тему или просто освежить знания. В целом курс даёт не просто теорию, а реальные навыки, которые можно применять на практике. Рекомендую тем, кто хочет войти в профессию и получить крепкую базу)
структура курса, отзывчивость кураторов
нет их
Devops для эксплуатации и разработки
Хорошо. Понравилась структура курса, отзывчивость кураторов и наставников, всегда шли навстречу. Ревью от наставников всегда было в тему, где критично - переделывали, где некритично - оставляли на выполнение в качестве факультатива. Впечатления хорошие!
удобство подачи информации
нет
То что нужно для начала
В отличии от курсов с видео уроками, в яндекс практикуме отлично организована система обучения. А именно, очень грамотно сочетаются теоретический материал с практическими работами. Чётко всегда знал, где какой материал находиться и что нужно повторить для выполнения практической задачи. Кураторы всегда отвечди быстро и всячески помогали с прохождением курса. Однозначно рекомендую!

Яндекс Практикум - ТОП 2

Инженер данных

Цена курса
3 966.67 BYN
В рассрочку
733 Br
Научитесь разрабатывать архитектуру данных и освоите проектирование пайплайнов. Узнаете, как создавать витрины и хранилища. Добавите в портфолио 9 проектов.
  • Бесплатный вводный курс. Простая витрина данных. Устроитесь на работу в IT-компанию как начинающий инженер данных и попробуете выполнить своё первое задание — получите от лида требования и построите по ним витрину данных.
  • Актуализация модели данных. Компания продолжает погружать вас в свои процессы. Данные, с которыми вы работали, обновились, поэтому необходимо изменить модель данных.
  • DWH: пересмотр модели данных. Компания растёт, архитектура данных усложняется. Вам дают задание — оптимизировать процессы с данными.
  • ETL: автоматизация подготовки данных. О хранилище данных компании вы теперь знаете почти всё. Пришло время пересмотреть ETL-процессы.
  • Проверка качества данных. Вы хотите быть уверены, что ваши первые пайплайны работают нормально. Качество данных необходимо проверять, а поломки — вовремя отслеживать.
  • DWH для нескольких источников. Вы продолжаете исследовать DWH, потому что развитие компании и, следовательно, увеличение объёма данных не остановить.
  • Аналитические базы данных. Специфичных неструктурированных данных, которые тоже надо хранить и обрабатывать, становится больше. Поэтому мы познакомим вас с концепцией аналитических баз данных на примере СУБД Vertica.
  • Организация Data Lake. Классические решения не помогают справиться с объёмом данных. Чтобы справиться с новыми вызовами бизнеса, вы построите и наполните Data Lake.
  • Потоковая обработка данных. Трудности с большим объёмом данных вы победили, но появилась новая задача — нужно помочь бизнесу быстрее принимать решения. Тут понадобятся знания потоковой обработки данных (англ. streaming).
  • Облачные технологии. Теперь вы умеете работать и с большими объёмами данных, и с потоками. Осталось только автоматизировать масштабирование систем с помощью облачных сервисов.
  • Выпускной проект. Подтвердите, что освоили новые навыки. Здесь вам будет нужно самостоятельно выбрать и реализовать решения для бизнес-задачи. Это поможет вам ещё раз закрепить использование изученных инструментов, а также самостоятельность.

Инженер данных с нуля

Цена курса
5 633.33 BYN
В рассрочку
600 Br
Обучение на инженера данных для начинающих специалистов.
  • Работа в корпоративной среде. Трекинг задач. Постановка задачи. Жизненный цикл задачи.
  • Основы Python. Программирование на Python.
  • Углублённый Python. Синтаксис Python. Готовим инструменты разработки. Объектно-ориентированное программирование.
  • Алгоритмы и структуры данных. Основы алгоритмов. Представление данных в памяти. Рекурсия и сортировки.
  • Основы SQL и баз данных. Устройство PostgreSQL. Основы SQL и DDL. Основы SQL и DML. Нормализация и взаимоотношение. Объединение таблиц. Функции.
  • Продвинутый SQL для работы с данными. Подзапросы и общие табличные выражения. Оконные функции. Представления. Продвинутые типы данных. Транзакции и блокировки.
  • Как построить аналитическое хранилище данных. PostgreSQL и DBeaver. Нормальные формы. Знакомство с DWH. Погружение в DWH. SCD и его типы.
  • Работа с данными в хранилище. Витрина данных и VIEW. Оптимизация запросов.
  • ELT: автоматизация подготовки данных . Анализ вводных по задаче. Проектирование ETL-процесса. Ликбез по Airflow. Реализация ETL в Airflow.
  • Проверка качества данных. Требования к качеству данных. Проектирование и разработка проверки.
  • DWH для нескольких источников. Сбор требований и исследование источников. Проектирование DWH. Реализация DWH.Тестирование, интеграция и документация.
  • Аналитические базы данных. Аналитические СУБД и Vertica. Разработка аналитической базы данных.
  • Организация Data Lake. Проектирование Data Lake. Знакомство со Spark. PySpark для инженера данных.
  • Потоковая обработка данных. Потоковая обработка с Kafka и Spark Streaming. Настройка потока данных.
  • Облачные технологии. Облачные технологии Yandex Cloud. Подготовка и изучение источников.Создание окружения сервисов. Написание первого сервиса. Знакомство с DataLens.
  • Выпускной проект или пет-проект. В конце курса у вас будет выбор: выполнить ещё один учебный проект или реализовать пет-проект. В первом случае нужно выбрать бизнес-задачу и разработать архитектуру данных с использованием всех изученных инструментов. Во втором случае вы сможете воплотить в жизнь и защитить личный проект. Что бы вы ни выбрали, вас поддержат наставники и ревьюеры, а получившийся кейс украсит ваше портфолио.
  • Трудоустройство. Эта часть курса для тех, кто решил найти работу в сфере разработки. Вы изучите стратегии поиска работы и узнаете о тонкостях выбора компании-работодателя, подготовите портфолио, напишете резюме и сопроводительное письмо.
  • Акселерация. Программа сопровождения: вы ищете работу, мы консультируем и помогаем. Участвовать в программе могут те, кто закончил программу трудоустройства и находится в активном поиске работы.
  • Воркшопы для разбора ключевых тем, сессии Q&A. Описание отсутствует

А Вы знали что у школы Яндекс Практикум самый дорогой курс Data Engineering стоит 5633.3333333333 рубля.

Школа имеет 136 отзывов, а средняя оценка пользователей — 4.5

Топ 4 школ с курсами Data Engineering

Школа Положительных отзывов Всего курсов
Skillbox 138 556
Яндекс Практикум 98 114
Слёрм 63 66
Видео курсы на Youtube 0 775

Другие направления курсов Яндекс Практикум