🎓

Data Engineer с нуля до junior + Python

Информационные технологии
Обложка курса Купить за 6000 ₽
  • Уроков: 1
  • Сложность: easy
  • Аудитория: Курс будет полезен всем людям, будь то школьники, студенты, взрослые, пенсионеры, люди, желающие освоить новое направление, желающие поменять род деятельности. На данный момент направление больших данных терпит недостаток кадрового резерва, давайте исправлять это!
Информационные технологии Платный
Это набор курсов для погружения в IT направление "Большие данные" как Data Engineer. Во включенном сюда дополнительном курсе Python глубоко рассматривается и прорабатывается весь инструментарий стека (нейросети, pandas, чат-боты, алгоритмы и сортировки, PyQt5). По окончании курса По окончании курса Вам будет предложено решить финальное задание на выбор, которое пойдет в Ваше портфолио и отразит все знания, полученные на курсе. На протяжении всего курса Вам будет доступен чат в тг.

Основная цель курса - освоение профессии data engineer с нуля, без каких-либо начальных знаний. В курсе прорабатывается весь инструментарий стека (SQL, Scala, Bash, Hadoop, Linux, Python, Pandas, Airflow и GIT). Курс поможет Вам получить нужный багаж знаний для успешного трудоустройства на грейд (Junior) как по профессии Data Engineer, так и по профессии Python Engineer. Во время прохождения курса Вам будут доступны лекционные и практические задания : 

  1. Лекционные материалы позволят Вам углубиться в тему и приобрести багаж знаний для решения практики.
  2. Практические материалы представляют из себя тесты после каждой лекции, задания на написание кода и финальное выпускное задание на выбор. Каждое задание проверяется преподавателями вручную.

Общее содержание курса Data Engineer: 

  1. Знакомство с платформой и сдача практических задач
  2. Что такое информация, данные и BigData?
  3. Теория баз данных
  4. Обустраиваем рабочее место | Docker | VB
  5. Введение в SQL
  6. Система контроля версий GIT
  7. Столбцовые (колоночные) базы данных. Введение в ClickHouse
  8. DWH - Data WareHouse
  9. NoSQL хранилища данных
  10. Озера данных
  11. Введение в Linux | Bash | cURL
  12. Распределенная файловая система HDFS
  13. Программирование на Python
  14. Алгоритмы и сортировки, big O
  15. Обработка данных с использованием движка PySpark
  16. Инструменты стека Hadoop
  17. Углубленное изучение Spark
  18. Программирование на Scala
  19. Введение в Pandas и работа с API
  20. Оркестраторы рабочих процессов при работе с большими данными
  21. Знакомство с Kafka
  22. Мониторинг витрин и приложений
  23. Инструменты командной работы
  24. Разбор основных вопросов на собеседованиях
  25. Итоговая работа

Общее содержание курса Python

  1. Общая информация
  2. Введение
  3. Начало Python
  4. Условные операторы, циклы и try/except
  5. Строки
  6. Списки и кортежи
  7. Словари и множества
  8. Функции
  9. Модули и пакеты
  10. Random и time
  11. Decimal / Fractions / Complex
  12. IterTools
  13. Введение в PyQt5
  14. Асинхронность и многопоточность
  15. Алгоритмы и сортировки
  16. MatPlotLib
  17. Что такое матрицы и NumPy?
  18. Файлы
  19. ООП
  20. Машинное обучение
  21. NLP
  22. OpenCV
  23. Чат-боты
  24. Что такое SQLAlchemy и Django
  25. Итоговый проект

По окончании курса Вам будет предложено решить финальное задание на выбор, которое пойдет в Ваше портфолио и отразит все знания, полученные на курсе. На протяжении всего курса Вам будет доступен телеграмм канал с одногруппниками и преподавателями, где Вы сможете задать свой вопрос.

Желаю удачи в освоении нового, но очень интересного материала!

О новостях курса, важных обновлениях и прочих интересных вещах можно узнавать из группы в телеграмме  - https://t.me/data_stepic

Требования:

1. Понимание простейшей математики, умение решать поставленные задачи самостоятельно.

2. Наличие компьютера или ноутбука от 8 гб оперативной памяти и от 128 гб на жестком диске.