Яндекс Практикум - курсы «Data Engineering» в Казахстане

2 курса онлайн Data Engineering от школы Яндекс Практикум - сравните цену, продолжительность и дату начала обучения. Информация обновляется каждую неделю. Стоимость курсов от 595000 до 845000 ₸.
Промокод
Промокод

Онлайн курсы Data Engineering - Рейтинг курсов

  • 1 657 245 911 485 KZT
  • Длительность: 12 месяцев
  • Сертификат
  • Рассрочка: 29 405 KZT/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
  • Организация собеседований с компаниями-партнерами
Профессия Machine Learning Engineer
Промокод
-45%
  • 300 000 175 000 KZT
  • Длительность: 120 часов
  • Сертификат
  • Рассрочка: 43 750 KZT/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
Data-инженер
Промокод
-42%
  • 150 000 KZT
  • Сертификат
  • Рассрочка: 37 500 KZT/мес. Оформить
  • Начало: В любое время
Chaos Engineering
Промокод
  • Бесплатно
  • Длительность: 95 уроков
  • Начало: В любое время
Инженер данных
5
Промокод
Инженер данных с нуля
5
Промокод

Яндекс Практикум - Отзывы о курсах

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!
готовая инфраструктура
некомпетентная техническая поддержка поддержка, крайне не организованный подход, низкий уровень получаемых знаний
Не рекомендую
В целом можно учиться при условии что вам полностью оплатили курс. Будет готовая инфраструктура на которой вы будете работать. На этом плюсы заканчиваются. Я учился на курсе "Интенсивный", это значит что очень сжатые сроки, много практических задач. По итогу имеем что вебинаров для нас не было, давали ссылки на другие вебинары от других групп, которые не "мапились" с теорией которую мы проходили, часть вебинаров просто отсутствовала. Крайне не организованный подход, полное игнорирование обратной связи от студентов, как пример нам дали некорректные имена вм'ок и мы не могли подключиться т.к. имя не резолвится, на которых мы должны были работать, тех поддержка просто морозилась 4 дня, говорила что проблем у них не выявлено, разбирайтесь на своей стороне с наставником, напомню что учился на "интенсиве", теряем 4 дня на тех поддержку, в итоге выясняем что нам не правильно сикнули имена вм'ок, пытаемся выполнить задачу 1 день, потом ждем ответ от наставника 12-48 часов, и вся мотивация учиться уходит. бОльшая часть группа просто ливнула. В тех поддержку вы будете обращаться каждый спринт. Даже при предоставлении скриншотов тикетов которые были заведены в яндекс клауде они будут морозиться и говорить что у них проблем нет, "платформа работает без замечаний". Часть студентов просила меня скинуть им готовые практические задания, что говорит о качестве выпускаемых студентов. Я учился по промокоду со скидкой 22%, и крайне пожалел что пошел, потратил примерно 110к рублей.

Яндекс Практикум - ТОП 2

Инженер данных

Цена курса
595 000 KZT
В рассрочку
110000 ₸
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
845 000 KZT
В рассрочку
90000 ₸
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 845000 рублей.

Школа имеет 135 отзывов, а средняя оценка пользователей — 4.5

Топ 5 школ с курсами Data Engineering

Школа Положительных отзывов Всего курсов
Skillbox 138 556
Яндекс Практикум 97 114
Слёрм 63 66
Видео курсы на Youtube 0 775
Яндекс Практикум KZ 5 115

Другие направления курсов Яндекс Практикум