+7 499 110-61-65

Data Engineer

Лучшие практики по приготовлению данных. Загрузка, обработка, организация хранения и доступа к данным с использованием современных инструментов

Подойдет ли мне этот курс?

Обучение сотрудников

Длительность

4 месяца

Начало

28 августа

Занятия

Ср 20:00, Пт 20:00

Общая стоимость

44 000 ₽

В месяц

12 500 ₽

В кредит:

12500 ₽ в месяц

Общая стоимость

44 000 ₽

В месяц: 12 500 ₽

В кредит: 44000 ₽

в месяц

Продолжительность

4 месяца, 4 академических часа в неделю

Ср 20:00, Пт 20:00

Начало занятий

28 августа

Что даст вам этот курс

понимание ключевых способов интеграции, обработки, хранения больших данных

умение работать с компонентами экосистемы Hadoop, распределенными хранилищами и платформами

практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений

знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования

Курс адресован разработчикам, администраторам СУБД и всем, кто стремится повысить профессиональный уровень, освоить новые инструменты и заниматься интересными задачами в сфере работы с данными.

После обучения Data Engineering вы станете востребованным специалистом, который:

разворачивает, налаживает и оптимизирует инструменты обработки данных

адаптирует датасеты для дальнейшей работы и аналитики

создает сервисы, которые используют результаты обработки больших объемов данных

отвечает за архитектуру данных в компании

Real Case Studies: примеры внедрений, использования инструментов, оптимизации производительности, проблемы, ошибки и прикладные результаты

Высокая практическая направленность:

В течение курса будем инкрементально создавать работающий продукт, решая прикладные задачи

Целостная картина вызовов и задач современного бизнеса, и роли Инженера

Данных в их решении

Востребованность у работодателей

26 работодателей уже готовы позвать на собеседование выпускников курса

Инженер данных - почему это актуально и интересно:

Прежде чем попасть на стол CEO в виде квартального отчета или индивидуальной подборкой книг в email-рассылке, данные проделывают длительный и сложный, полный преобразований и трансформаций, путь, требующий непрерывного мониторинга и оркестрации.

В этом ключе команда инженеров, которая готова обеспечить непрерывную поставку достоверной информации для всех бизнес-потребителей и функций играет важнейшую роль в принятии тактических и стратегических решений всей компании.

Работа инженеров данных, внешне незаметная, удивительно сложна и интересна по своей специфике. Невероятное количество закономерностей и связей, инструментов и подходов, параметров и настроек не оставят равнодушным ни один пытливый ум в поисках оптимальных и элегантных решений.

Преподаватели

Егор Матешук

Senior Data Engineer, MaximaTelecom

Последние 4 года работает с большими данными: строит системы для обработки больших данных, консультирует по вопросам построения инфраструктуры для аналитики. В основном проекты связаны с решениями на базе Hadoop и Vertica. В последнее время активно исследует облачные хранилища данных. Ранее также проводил исследования потребительской активности для банков и сетевых магазинов.

До 2018 года руководил отделом инфраструктуры данных в Ostrovok.ru. Сейчас занимает аналогичную позицию в MaximaTelecom (один из проектов компании - публичная сеть Wi-Fi в метро Москвы).

Образование: МФТИ, факультет инноваций и высоких технологий по специальности прикладная математика и физика.

Преподаватель

Егор
Матешук

Артемий
Козырь

Ivan
Trusov

Антон
Задорожный

Владимир
Дроздецкий

Илья
Маркин

Преподаватели

Егор Матешук

Senior Data Engineer, MaximaTelecom

Артемий Козырь

Data Engineer, СИБУР

Более 4-х лет опыта работы с Хранилищами Данных, построении ETL/ELT, Аналитике данных и Визуализации.
Опыт работы над продуктами в компаниях PwC, Московская Биржа, Сбербанк, СИБУР.
Сферы интересов: KPIs and Scorecards / Budgeting and Planning / Retail Scoring / Next Best Offer / Reporting.

Верю в то, что данные – это ключевой элемент в принятии обоснованных и разумных бизнес-решений. Люблю находить простые решения для сложных задач. Не люблю повторять одни и те же ошибки, но с удовольствием приветствую новый опыт.

Образование: НИУ ВШЭ, факультет бизнес-информатики.

Преподаватель

Ivan Trusov

Data Engineer, Zalando SE

В течение последних 4 лет работает с проектами, непосредственно связанными с обработкой и хранением больших данных в приложениях к machine learning и event processing в Билайн, МТС и Сбербанк. Основной стек используемых в работе технологий - Apache Spark, AWS и Databricks, Oracle, Hive и Kafka.

В последние два года в качестве руководителя направления в Сбербанке разрабатывал систему машинного обучения на Apache Spark для целей кредитного скоринга. Сейчас занимает позицию Data Engineer в Zalando SE в Берлине (крупнейший онлайн-магазин одежды и аксессуаров в Европе).

Образование: РЭУ им. Плеханова, магистр по специальности прикладная математика в экономике.

Преподаватель

Антон Задорожный

Principal Engineer, Teradata Global Delivery Center

Архитектор и разработчик в области аналитических решений, построивший хранилища данных и аналитические решения (CRM, MDM) , продолживший карьеру с data lake и потоковой аналитикой. В России работал с компаниями Сбербанк, ВТБ, МТС, Магнит, Мегафон, oneFactor.

Последние 3 года строит решения по обработке больших данных для мобильных операторов, финансовых институтов, автопроизводителей и фармацевтических компаний в Центральной Европе. Занимает позицию Principal Engineer в Teradata Global Delivery Center в Праге.

Образование: МГУ, факультет вычислительной математики и кибернетики.

Преподаватель

Владимир Дроздецкий

Разработчик инфраструктуры letundra.com, exposcan.ru, crispmessenger.com

Занимается поддержкой и траблшутингом серверов MySQL, приложений, написанных на PHP, etc. Активно внедряет и использует докер со всей его инфраструктурой. Придерживается мнения, что всё должно быть декларативно описано, поэтому использует Ansible.

Разрабатывает и настраивает инфраструктуру для таких стартапов, как letundra.com, exposcan.ru, crispmessenger.com. Занимается мониторингом при помощи Zabbix и Prometheus, создаёт графики в Grafana.

Чтобы легко подстраиваться под требования бизнеса, деплоит и описывает процессы в Gitlab, собирает и обрабатывает логи в ELK и Graylog2. Любит и умеет пользоваться активным сетевым оборудованием вендора MikroTik.

Преподаватель

Илья Маркин

Senior software engineer в блокчейн стартапе insolar.io.
Пишет на Go.
Работал в области RTB. Писал свою DMP, в которой было около 600млн “пользователей”,где держали нагрузку в сотню тысяч запросов в секунду. Там и окунулся в мир Hadoop, BigData и других инструментов.

Необходимое:

Навыки функционального программирования
Основы работы с БД: SQL, индексы, агрегирующие функции
Базовые знания ОС: работа с командной строкой, доступ по SSH

Навыки программирования на Java/Scala
Знакомство с компонентами экосистемы Hadoop
Понимание основ машинного обучения с позиции Data Scienist-а или аналитика

Процесс обучения

Обучение проходит в формате онлайн-вебинаров на русском языке.
Регулярность занятий: 2 раза в неделю по 2 академических часа (1.5 астрономических часа).

Каждую неделю предполагается выполнение 1 домашнего задания (время на выполнение: 2-4 академических часа). По всем практическим заданиям команда преподавателей дает развернутый фидбек.

Для прохождения курса потребуется компьютер с доступом в интернет и аккаунт на облаке (Google Cloud) с неиспользованной Free Trial версией.

Подробная программа PDF 153 kb

Программа обучения

Модуль 1

Data Engineer: задачи, инструменты, умения

Модуль 2

Загрузка и форматы данных (Data Ingestion)

Модуль 3

Построение пайплайнов / Очереди сообщений / Хранилища данных

Модуль 4

Процессинг и доступ к данным

Модуль 5

Обеспечивающие системы (мониторинг, оркестрация, тесты)

Модуль 6

Проектная работа

Подробная программа PDF 153 kb

Data Engineer: задачи, инструменты, умения

По результатам модуля:
- имеем представление о задачах и инструментах
- знаем, умеем объяснить, сравнить, применять
- умеем развернуть кластер в облаке

Тема 1: Инженер Данных. Задачи, навыки, инструменты, потребности на рынке.

- Кто этот специалист и зачем?
- Какая ценность для бизнеса?
- Потребность на рынке. Навыки
- Дальнейшее развитие
- Data Driven Decisions

- Какие задачи решает?
- Инструменты для решения основных задач
- Введение в большие данные: где используют, экосистема и история развития фреймворков

28 августа, 20:00 — 21:30

Лектор: Артемий Козырь

Домашние задания: 1

1 Домашнее задание: анализ рынка Инженер Данных: РФ, USA, EU

Топ потребностей бизнеса, ключевые технологии и умения
Понять для себя, где и чем бы вам хотелось заниматься
Фиксация целей на процесс обучения

Тема 2: Эволюция подходов работы с данными. Базовые принципы и понятия.

- CAP theorem, Distributed Computing, MPP (Massive Parallel Processing).
- Эволюция аналитических хранилищ данных
- SQL + Not Only SQL.
- Batch + Stream
- Lambda, Kappa

30 августа, 20:00 — 21:30

Лектор: Ivan Trusov

Домашние задания: 1

1 Строим свою архитектуру

Цель: В данном домашнем задании от участников курса ожидается небольшой архитектурный документ ( желательно - не более 3-х страниц). Выберите интересный сервис (Twitter / Uber / Linkedin / ваша организация или собственный проект) и разработайте для него архитектуру аналитического хранилища данных. Опишите возможные требования к хранилищу, источники и архитектуру хранения. Приведите пример бизнес-кейса, который можно решить с помощью выбранной вами архитектуры. В решении обязательно должна присутствовать архитектурная схема вашего решения, которая должна объяснять откуда к вам поступают данные, как вы планируете их хранить и как вы планируете их отдавать для решения бизнес-кейса. Описание архитектуры - это стандартное задание на архитектурных собеседованиях для Data Engineer. Выполнив данное задание, вы сможете в будущем воспользоваться этими знаниями для того, чтобы качественно и продуманно создавать дизайн для аналитического хранилища данных или понимать как ваше data-driven приложение ложится в экосистему вашей организации. Для рисования схемы советуем использовать бесплатный сервис draw.io

Тема 3: Облачные платформы. GCP, AWS, Azure.

Облака: Amazon Kinesis, Google Cloud Pub-Sub, Google Dataflow. Cloud functions

4 сентября, 20:00 — 21:30

Лектор: Егор Матешук

Домашние задания: 1

1 Создание пайплайна обработки данных на Google Cloud Platform

Цель: В этом домашнем задании мы создадим простейший пайплайн обработки данных 1) Развернем виртуальную машину, которая будет играть роль продуктового сервиса, генерирующего данные 2) Зальем данные в хранилище GCS 3) Загрузим эти данные в BigQuery для возможности анализа на SQL

Тема 4: Дистрибутивы Cloudera и Hortonworks

- Кто такие Cloudera и HortonWorks и что за экосистемы они строят
- Как собрать кластер Hadoop на основе популярных дистрибутивов CDH и HDP

6 сентября, 20:00 — 21:30

Лектор: Егор Матешук

Загрузка и форматы данных (Data Ingestion)

По результатам модуля:
- грузим в файловую систему
- смотрим форматы
- сравниваем сжатия
- настраиваем репликацию

Тема 1: Распределенные файловые системы

- Принципы работы распределенных файловых систем
- Структура кластера HDFS
- Тонкости настройки HDFS - конфигурация, защита, обеспечение отказоустойчивости

11 сентября, 20:00 — 21:30

Тема 2: Инструменты выгрузки данных из сторонних систем - 1 часть

- Типы систем-источников. Структурированные, полу- и неструктурированные данные. Логи, выгрузки из АС, Clickstream
- Инструменты для извлечения и загрузки данных - Flume, Sqoop, StreamSets, Fluentd, Debezium, logstash
- Практические примеры загрузки данных из сервисных баз данных

13 сентября, 20:00 — 21:30

Лектор: Егор Матешук

Тема 3: Инструменты выгрузки данных из сторонних систем - 2 часть

- Типы систем-источников. Структурированные, полу- и неструктурированные данные. Логи, выгрузки из АС, Clickstream
- Инструменты для извлечения и загрузки данных - Flume, Sqoop, StreamSets, Fluentd
- Практические примеры загрузки данных из сервисных баз данных

18 сентября, 20:00 — 21:30

Лектор: Ivan Trusov

Домашние задания: 1

1 Создать снепшот аналитической таблицы из операционного хранилища

Цель: Зачастую в Data Lake не требуется хранить всех сырых данных, например в ситуации когда наиболее интересными для пользователя являются какие-либо аналитические выгрузки. В нашем домашнем задании мы напишем пример такого приложения, которое позволяет писать в Data Lake текущий аналитический срез.

Тема 4: Форматы данных и их особенности

- Назначение row-based и column-based форматов
- Обзор наиболее распространенных форматов: Avro, Parquet, ORC

20 сентября, 20:00 — 21:30

Лектор: Артемий Козырь

Построение пайплайнов / Очереди сообщений / Хранилища данных

По результатам модуля:
- добавляем stream-источник
- создаем схему в хранилище
- создаем дизайн
- оптимизируем под задачу

Тема 1: Очереди сообщений

- Kafka, RabbitMQ
- Потоковая обработка (виды обработки, описание Producer–consumer problem, пример архитектурного решения через Kafka, RabbitMQ, NATS)
- Google Dataflow paper (Event time vs processing time и так далее).
- Паттерны stream processing Joins, enricher, router. Event-sourcing.

25 сентября, 20:00 — 21:30

Лектор: Антон Задорожный

Домашние задания: 2

1 Архитектурный анализ применимости очереди сообщений для конкретного кейса

Цель: В этом ДЗ мы оцениваем архитектурные решения (очередь сообщений/файловый обмен/RPC) для ваших кейсов, пробуем рассуждать о архитектурных критериях, ключевых требованиях

2 Анализ стримингового приложения по модели Dataflow

Цель: В этом ДЗ мы изучаем модель Dataflow и рассуждаем о простом стриминг приложении в концепциях Dataflow

Тема 2: DWH. Хранилища данных - 1 часть

- Семейство MPP баз - назначение и особенности
- Логический и физический дизайн
- Vertica

27 сентября, 20:00 — 21:30

Лектор: Егор Матешук

Тема 3: DWH. Хранилища данных - 2 часть

- Семейство MPP баз - назначение и особенности
- Логический и физический дизайн
- Google BigQuery

2 октября, 20:00 — 21:30

Лектор: Артемий Козырь

Домашние задания: 1

1 Домашнее задание: проектирование витрины в Vertica (BigQuery).

Цель: Спроектировать схему данных + Построить витрину Использовать Vertica (Docker) или BigQuery • Датасет: Захват данных из divolte (или GCP Public Datasets) Definition of Done: • DDL объектов • DML шагов преобразований • Опционально: Тестирование на наличие ошибок в данных

Тема 4: Хранилища NoSQL. Назначение и особенности.

- NoSQL Databases. HBase, Cassandra, Elasticsearch, Aerospike
- Key-value
- Cache

4 октября, 20:00 — 21:30

Лектор: Антон Задорожный

Тема 5: SQL-доступ к данным. Apache Hive.

9 октября, 20:00 — 21:30

Лектор: Артемий Козырь

Домашние задания: 1

1 HiveQL

Цель: Практика с Hive на CDH

Тема 6: Confluent Platform

- Apache Kafka & Confluent platform
- Schema registry. Данные с фиксированной схемой.
- KStreams. Фреймворк для потоковой обработки.
- KSQL. SQL на потоках данных.

11 октября, 20:00 — 21:30

Лектор: Антон Задорожный

Тема 7: Elasticsearch

- Знакомство с компонентами ELK-стэка
- Классы задач, для которых подходит ELK

16 октября, 20:00 — 21:30

Лектор: Антон Задорожный

Процессинг и доступ к данным

По результатам модуля:
- делаем вычисления, преобразования, агрегации данных (ETL)
- формируем конечные витрины (для ML / BI)
- обучаем простенькую модель

Тема 1: Apache Spark - 1 часть

- Spark - что это и зачем он нужен
- API - RDD, Dataset, Dataframe, операции над распределенными коллекциями
- Процесс вычисления в Spark - task, stage, оптимизатор запросов

18 октября, 20:00 — 21:30

Лектор: Егор Матешук

Тема 2: Apache Spark - 2 часть

23 октября, 20:00 — 21:30

Лектор: Егор Матешук

Тема 3: Spark Streaming

- Micro-batch обработка данных
- Классический Spark Streaming
- Structured Streaming
- Continuous processing

25 октября, 20:00 — 21:30

Лектор: Ivan Trusov

Тема 4: Доступ к данным, ноутбуки. Explore and visualize.

- Инструменты интерактивной аналитики
- Google Cloud Datalab
- Jupyter - интеграция с Apache Spark

30 октября, 20:00 — 21:30

Лектор: Артемий Козырь

Тема 5: Обучение моделей. ML.

Пример построения модели

1 ноября, 20:00 — 21:30

Лектор: Ivan Trusov

Домашние задания: 1

1 Задание: обучаем собственную модель.

Обеспечивающие системы (мониторинг, оркестрация, тесты)

По результатам модуля:
- настроили мониторинг
- выстроили DevOps pipeline
- настроили метрики качества данных

Тема 1: Оркестрация

- Как организовать многоэтапные процессы обработки данных
- Инструменты оркестрации - Oozie, Airflow

6 ноября, 20:00 — 21:30

Лектор: Егор Матешук

Тема 2: Интеграция, тестирование, развертывание. CI / CD. DevOps.

- Культура DevOps
- Работа в команде
- CI / CD
- Auto tests

8 ноября, 20:00 — 21:30

Тема 3: Мониторинг

- Инструменты мониторинга - Prometheus, Zabbix, Graphite, Grafana
- Специфика мониторинга процессов обработки данных

13 ноября, 20:00 — 21:30

Домашние задания: 1

1 Задание: развернуть и настроить инструменты мониторинга. Проанализировать текущие показатели.

Тема 4: Data Quality. Контроль качества данных, мастер-данные, Troubleshooting.

- Data Quality and Consistency. Качество данных. MDM
- Ошибки в коде, логике, виды, последствия, как найти и устранить корневую причину
- Вопросы поддержки. Support
- Network, integration, data quality, system faults, disk space, executor out of memory, grants, access rights, security
- Метрики качества. Контроль качества. Data Fix - как исправлять найденные ошибки
- MDM: управление мастер-данными

15 ноября, 20:00 — 21:30

Лектор: Артемий Козырь

Тема 5: Case studies. Кейсы компаний.

Углубленные вопросы оптимизации. Фишки. Примеры, разбор

20 ноября, 20:00 — 21:30

Лектор: Антон Задорожный

Домашние задания: 1

1 Задание: разработать проверки качества данных для витрины. Внедрить их автоматическое выполнение.

На предложенных примерах попытаться выполнить устранение ошибок (Data fix).

Тема 6: Бонус. Дальнейшее развитие Hard skills + Soft skills.

- Где искать ответы на вопросы. Ресурсы. Как быстро разбираться и решать проблемы.
- Benchmarking - умеем сравнивать инструменты для решения конкретных задач
- Как грамотно составить резюме (CV) + proof-read резюме участников курса
- Как развиваться в плане Soft skills, Hard skills. Contribution.

22 ноября, 20:00 — 21:30

Лектор: Артемий Козырь

Домашние задания: 1

1 Задание: подготовить резюме (CV), отрецензировать резюме товарища. Завести аккаунт в LinkedIn.

Проектная работа

Выпускной проект: реализация задачи по выбранной тематике в реальном времени с применением парадигмы Map-Reduce кластере в виде pipeline (Kafka, Spark, Hadoop экосистема) и визуализация результатов.

Список возможных тем проектов будет предложен. Также можно взять задачу "с работы" или близкого себе проекта.

Тема 1: Вводное занятие по проектной работе

Слушатели курса смогут определиться с темой проекта (выбрать из предложенного списка или привнести задачу из деятельности своей компании), получить понимание какие ресурсы им необходимо использовать для работы.

27 ноября, 20:00 — 21:30

Домашние задания: 1

1 Проектная работа

Тема 2: Консультация по проектной работе

Слушатели курса получат комментарии относительно прогресса проектной работы, ответы на вопросы, рекомендации по реализации.

29 ноября, 20:00 — 21:30

Тема 3: Защита проектной работы

По окончании занятия слушатели курса получат разбор проектов, комментарии и оценку своей работы.

4 декабря, 20:00 — 21:30

Выпускной проект

Прошедшие открытые вебинары по курсу

Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.

Егор Матешук

16 августа в 20:00

Для доступа к прошедшим мероприятиям необходимо пройти входное тестирование

Возможность пройти вступительное тестирование повторно появится только через 2 недели

Результаты тестирования будут отправлены вам на e-mail, указанный при регистрации.

Тест рассчитан на 30 минут, после начала тестирования отложить тестирование не получится!

Пройти вступительное тестирование

После обучения вы

Заберете с собой:

основные и дополнительные материалы, и видеозаписи занятий;

образцы кода;

собственный проект, который можно будет показывать при трудоустройстве;

сертификат о прохождении обучения.

В результате обучения вы

будете иметь представление об основных классах задач Инженера Данных, инструментах, предназначенных для их решения, а также их преимуществах и особенностях;