Данные — основа всего. Сбор данных позволяет выявлять потребности, разрабатывать оптимальные решения, прогнозировать риски и даже оценивать состояние здоровья.
Но данные нужно не только собирать — их нужно преобразовывать, структурировать, автоматизировать и хранить. Именно здесь и появляются инженеры данных — чтобы создавать инфраструктуру, работать с хранилищами данных и подготавливать данные к дальнейшей обработке.
Почему обучение на инженера данных сейчас актуально >>
На 127%
2100 вакансий
вырос спрос на инженеров данных в 2021 году и с тех пор стабильно растет
на позицию junior-инженер данных с опытом от года размещено на hh.ru в 2024 году
Ростелеком, Дом.РФ, МТС tech, Tele2, сбер
и другие крупные компании нанимают инженеров данных
Уже на старте профессия инженера данных предлагает достаточно высокие зарплаты по сравнению с другими специалистами сферы Data Science.
Погрузитесь в тему, освоите основные инструменты и начнете карьеру в одном из востребованных направлений.
Получите структурированное понимание теории, закрепите владение инструментами и освоите новые, изучите актуальные технологии работы с данными.
Чему научитесь>>
Работать с SQL
1.
Писать код на Python
2.
Использовать Postgre, Clickhouse и Spark
3.
Понимать цели и ставить задачи DWH в рамках организации
4.
Строить ETL-процессы в Airflow
5.
Практика на реальных задачах бизнеса //
➝ 230 задач на знание SQL, Python, Postgre и других инструментов
➝ Симуляторы собеседований и тестовых заданий
Потренируетесь отвечать на вопросы с настоящих собеседований с нашими экспертами и пройдёте 6 тестовых заданий до встречи с потенциальными работодателями.
Отработаете на практике полученные теоретические знания и сможете решать нестандартные задачи.
➝ Итоговый проект
Примерите на себя роль настоящего инженера данных и построите сквозной процесс обработки и трансформации данных от Data Lake (Spark) до аналитического хранилища (на базе Postgre), связав все в DAG Airflow. Все как в жизни, но с чуткой поддержкой нашей команды.
Масштабные проекты, с которыми сталкиваются действующие инженеры данных.
➝ Итоговое собеседование
симуляторы собеседований и тестовых заданий —ваше преимущество при трудоустройстве.
Для всех студентов: собеседование-кейс на умение размышлять про DWH и понимать, как применять инструменты дата-инженерии. Самопроверка по чек-листу и разбор с экспертом.
Лучшим студентам: реальное собеседование на позицию junior дата-инженера с автором или преподавателем курса.
Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses
Удобная платформа
> Образовательные материалы курса заранее записаны > К каждой видеолекции есть текстовый конспект > Все записи остаются у вас после окончания курса > Вы тратите на учебу в среднем от 15 часов в неделю
Занятия в комфортное время
> Домашние задания после каждой лекции > Реализация 7 проектов по реальным задачам бизнеса
Отработка навыков на практике
Обратная связь и поддержка
> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь.
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.
Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses
2. Удобная платформа
> Образовательные материалы курса заранее записаны > К каждой видеолекции есть текстовый конспект > Все записи остаются у вас после окончания курса > Вы тратите на учебу в среднем от 15 часов в неделю
1. занятия в комфортное время
> Домашние задания после каждой лекции > Реализация 7 проектов по реальным задачам бизнеса
3. Отработка навыков на практике
> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь. > Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.
4. обратная связь и поддержка
Вам будут помогать >>
Эксперты-практики
Опытные специалисты помогают с задачами и отвечают в течение 15 минут. Они сами прошли наши курсы и понимают все сложности новичков
Проверяют код, оценивают проделанную работу и дают развернутую обратную связь.
Справедливые ревьюеры
Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов.
Внимательные кураторы
Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования.
Чат-бот Ева
Умеют объяснять сложные вещи простыми словами.
Опытные преподаватели
karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы
Первое место работы после обучения — первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.
3 месяца
средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов
Действующие HR IT-компаний дадут персональные рекомендации по резюме, сопроводительному, портфолио и видео-визитке
➝
Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram.
➝
Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров.
➝
➝
Доступ к чату и Карьерному курсу у вас навсегда — обращайтесь за поддержкой в любой момент. Пригласим на все мероприятия в Карьерном чате
→ как искать работу на текущем рынке → чем отличаются разные роли в сфере Data Science → на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме → какие вопросы могут задать техническом собеседовании → как подготовиться к HR-скринингу
→ как искать работу на текущем рынке → чем отличаются разные роли в сфере Data Science → на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме → какие вопросы могут задать техническом собеседовании → как подготовиться к HR-скринингу
МАРИЯ ОСТРИКОВА
Data Engineer
> Владею языком запросов SQL
> Умею работать с реляционными базами данных на базе PostgreSQL, понимаю архитектуру, знаю, как использовать запросы и расширения
SQL
Linux
Git
Spark
Владею инструментами:
ClickHouse
Postgre
Airflow
DWH
от 90 000 ₽
Желаемая зарплата
Язык для обработки и извлечения данных, которые хранятся в базе, стандарт для большинства систем управления базами данных (СУБД).
Распределенная система управления версиями.
Колоночная аналитическая СУБД с открытым кодом, позволяющая выполнять аналитические запросы в режиме реального времени на структурированных больших данных.
Семейство операционных систем (ОС), работающих на основе одноимённого ядра.
Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных.
Data Warehouse — хранилище, в которое из разных систем хранения собираются исторические данные компании.
Python
Высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью.
Фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределенной обработки данных.
Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.
> Строю ETL-процессы — извлекаю, трансформирую и загружаю данные
> Пишу код на Python для решения задач дата-инженера
> Могу решать задачи DWH в рамках организации
программа курса //
Профессия инженера данных — универсальная специальность, которая позволяет работать в разных сферах. В нашем курсе мы даем все необходимое для уверенного старта карьеры — не просто учим писать код и считать метрики, а рассказываем, как с помощью этих знаний приносить пользу своему работодателю.
1. Интро
автор:
Евгений Ермаков
Продолжительность:
2 академических часа
Получите основную информацию о профессии инженера данных и начнете свой путь обучения.
2. SQL
автор:
Дина Сафина
Продолжительность:
3.5 недели
количество уроков:
10 уроков
Освоите основный язык работы с данными, разберете принципы взаимодействия с ним, от простых select до сложных запросов с join и оконными функциями. Пройдете первое техническое собеседование с тестовым заданием.
3. Linux
автор:
Александр Волынский
Продолжительность:
1 неделя
количество уроков:
3 урока
Познакомитесь с командной строкой и освоите базовые команды.
4. БД, СУБД
автор:
Евгений Ермаков
Продолжительность:
5,5 недель
количество уроков:
20 уроков
Рассмотрите теоретические основы построения баз данных, познакомитесь с реляционными базами данных, освоите Postgre и ClickHouse. Пройдете технические собеседования и выполните тестовые задания по теме.
5. Git, GitHub
автор:
Александр Волынский
Продолжительность:
1 неделя
количество уроков:
3 урока
Научитесь работать с локальным и удаленным репозиторием. Поймете основные принципы коммуникации.
6. Python
автор:
Александр Савченко
Продолжительность:
5.5 недель
количество уроков:
15 уроков
Освоите базовые понятия Python, которые пригодятся для прохождения тестового задания и для работы с AirFlow. Пройдете техническое собеседование с тестовым заданием.
7. Spark
автор:
Александр Волынский
Продолжительность:
2 недели
количество уроков:
4 урока
Изучите концепцию dataframe. Научитесь работать с данными. Пройдете техническое собеседование с тестовым заданием.
8. AirFlow
автор:
Дина Сафина
Продолжительность:
2.5 недели
количество уроков:
4 урока
Познакомитесь с популярным инструментом и научитесь с его помощью автоматизировать ETL-пайплайны. Пройдете техническое собеседование с тестовым заданием.
9. DWH
автор:
Евгений Ермаков
Продолжительность:
1 неделя
количество уроков:
10 уроков
Рассмотрите основные компоненты архитектуры централизованного хранилища данных.
10. Защита проекта
автор:
Александр Савченко
Продолжительность:
3 недели
Построите сводный отчет по продажам, используя приобретенные навыки сбора и обработки данных. Пройдете итоговое тестовое собеседование. А также реальное собеседование на позицию инженера данных — при условии набора определенного количества баллов.
Мы будем рядом и поддержим на пути к новой профессии
В любом возрасте, с любым опытом — вы справитесь!
Авторы и преподаватели курса //
Руководитель платформы данных toloka.ai
Более 10 лет опыта работы с данными
Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс Такси.
Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных.
Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных
Евгений Ермаков
Руководитель платформы данных toloka.ai
Руководитель группы обработки и анализа больших данных, Ozon.Fintech
Более 10 лет опыта в сфере дата-инженерии, основной инструмент в работе — Apache Airflow.
Работала в Играх Mail.ru, теперь руководит дата-инженерами в Ozon.Fintech.
Дина Сафина
Руководитель группы обработки и анализа больших данных, Ozon.Fintech
Руководитель R&D в Сбер
Более 10 лет опыта работы с системами для обработки больших данных, облачными решениями и алгоритмами машинного обучения.
Участвовал в создании платформ для работы с данными в Amazon, Сбер, Дом. рф, Novartis, Kohl’s.
Александр Савченко
Руководитель R&D в Сбер
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
Более 7 лет работает в роли DE и на других позициях, связанных с данными.
Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов.
Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.
АЛЕКСАНДР ВОЛЫНСКИЙ
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
Руководитель платформы данных toloka.ai
Более 10 лет опыта работы с данными
Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс Такси.
Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных.
Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных
Евгений Ермаков
Руководитель платформы данных toloka.ai
Руководитель группы обработки и анализа больших данных, Ozon.Fintech
Более 10 лет опыта в сфере дата-инженерии, основной инструмент в работе — Apache Airflow.
Работала в Играх Mail.ru, теперь руководит дата-инженерами в Ozon.Fintech.
Дина Сафина
Руководитель группы обработки и анализа больших данных, Ozon.Fintech
Руководитель R&D в Сбер
Более 10 лет опыта работы с системами для обработки больших данных, облачными решениями и алгоритмами машинного обучения.
Участвовал в создании платформ для работы с данными в Amazon, Сбер, Дом.рф, Novartis, Kohl’s.
Александр Савченко
Руководитель R&D в Сбер
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
Более 7 лет работает в роли DE и на других позициях, связанных с данными.
Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов.
Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.
Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
ПРОДОЛЖИТЬ
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Почему karpov.courses /?/
Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали
Школа основана аналитиками данных
Анатолий Карпов работал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK, создал онлайн-курсы по анализу данных, которые прослушали более 200 000 человек, и знает, как объяснять сложные вещи простыми словами.
Обучают практикующие эксперты
Авторы курсов — топовые специалисты в компаниях, где применяются лучшие практики рынка. Из года в год одни и те же люди следят за обновлениями программ в соответствии с требованиями рынка и лично отвечают за качество обучения.
Мы даем актуальные знания
В программах курсов — только необходимые инструменты и практика на реальных задачах. Вы не будете тратить время на изучение того, что не понадобится вам в работе.
У нас большое комьюнити
В Data Science-комьюнити школы уже более 10 000 человек — в том числе студенты, выпускники, преподаватели. Со всеми можно ежедневно общаться в чате — поддерживать друг друга, делиться опытом, спрашивать совета.
FAQ >>
Чтобы успешно пройти курс, достаточно знать математику на уровне школьной программы. Вам не потребуется уметь программировать и писать запросы к базам данных. Всё это вы сможете освоить с нуля.
Лекции можно смотреть с любого устройства, но для написания кода вам потребуется компьютер или ноутбук. Требований к конфигурации и мощности нет — мы предоставим всю необходимую инфраструктуру для работы на удаленном сервере. На старте обучения специальные программы устанавливать не обязательно — будут нужны только браузер и стандартные приложения для общения: Telegram, Discord и Zoom.
В среднем наши студенты занимаются от 15 часов в неделю. Этого времени хватает, чтобы успевать смотреть лекции и вовремя выполнять домашние задания. Однако нагрузка у всех модулей разная. Поэтому рекомендуем выделить больше времени на хороший старт — когда вы войдете в ритм учебного процесса, станет значительно проще.
Мы организовали обучение таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Заниматься вы сможете в любое время и в удобном для вас темпе — все лекции записаны заранее и разбиты на короткие видео (в среднем 15−30 минут), а для домашних заданий установлены мягкие двухнедельные дедлайны.
Каждую неделю будет проходить по три урока, доступ к которым будет открываться постепенно. Уроки состоят из видеолекций, конспектов и практических заданий, на выполнение которых отводится две недели. Если во время обучения возникнут сложности, вы сможете обратиться за помощью к команде поддержки.
Во время обучения вполне нормально «застрять» на каком-то задании. На этот случай у нас работает команда поддержки, которая поможет разобраться со сложной задачей.
Если вдруг что-то пойдёт не по плану, и вы почувствуете, что отстаёте от программы, сообщите об этом куратору курса. Вместе мы придумаем, как сделать ваше обучение более удобным.
Конечно, сможете. Всё общение с командой поддержки и однокурсниками будет проходить в Discord. В чате можно будет задать любые вопросы по обучению.
Да, мы выдаём именной сертификат с подписями кураторов курса. Чтобы его получить, необходимо набрать суммарно не менее половины баллов за домашние задания и успешно выполнить финальный проект.
Да, останется. Лекции, конспекты и домашние задания будут доступны вам всегда, даже после окончания обучения. Единственное, к чему пропадёт доступ, это удалённый сервер. Но не волнуйтесь — мы заранее вас предупредим и дадим возможность сохранить все необходимые файлы.
Да, мы осуществляем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 года, выданной Департаментом образования и науки города Москвы
Да. Если вы оплатили обучение на курсе после 23 мая 2022 года, являетесь налоговым резидентом России и уплачиваете подоходный налог, вы можете оформить вычет. Однако подать документы можно только в году, следующем за годом оплаты обучения. Налоговый вычет за обучение — это часть расходов на образование, которую государство может вам компенсировать. С подробной информацией об условиях получения налогового вычета, порядком его расчёта и списком необходимых документов можно ознакомиться на сайте ФНС.