Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
Описание курса
Текст площадки «Нетология». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Научим выстраивать архитектуру и автоматизировать пайплайны для областей аналитики с высокой нагрузкой, поможем выйти на новый уровень в сфере дата-инжиниринга. Обучение в Нетологии онлайн.
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
Все площадки в таблице · листайте вправо →
| Выбирайте не только по цене | Учитесь с комфортомВ КурсеСайт площадки ↗Уроки, текст и помощь — в одном месте | Другой вариант доступаНетологияСайт площадки ↗Обучение на площадке | Другой вариант доступаСкладчикМатериалы для самостоятельных занятий | Другой вариант доступаSharewoodМатериалы для самостоятельных занятий |
|---|---|---|---|---|
| ЦенаСумма и выгодность предложения | От 300 ₽ | Условия оплаты на площадке |
История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Практика
- Настройка окружения и обучение модели. Установите необходимые конфигурации и проведёте обучение для заданной модели Построите пайплайн в облачной среде. Пройдёте основные этапы построения пайплайна в среде Yandex Cloud Документирование ETL‑процессов. Запустите базу данных и наполните её данными при помощи ETL-процессовПроверено 22.09.2026 · Источник ↗
- Темы программы
- Python для анализа данных; Data Lake & Hadoop; Продвинутые методы работы с данными; Работа с потоковыми данными; Работа с данными в облаке; Введение в DS & ML; MLOps; Английский для специалистов по работе с даннымиПроверено 22.09.2026 · Источник ↗
Авторы и преподаватели
- Дмитрий ТурченковПреподаватель
- Алексей КузьминПреподаватель
- Андрей СеребрянскийПреподаватель
- Александр КрыловПреподаватель
- Вадим ЗаигринПреподаватель
- Константин БашевойПреподаватель
- Максим ЗолотарёвПреподаватель
- Дарья БулановаПреподаватель
Что пишут о курсе разные площадки
Продавцы могут по-разному указать название, автора и программу. Поэтому ниже каждый исходный текст показан отдельно.
НетологияDataOps-инженер
Указаны на площадке: Дмитрий Турченков, Алексей Кузьмин, Андрей Серебрянский, Александр Крылов, Вадим Заигрин, Константин Башевой, Максим Золотарёв, Дарья Буланова
Что входит в обучение
Освоите синтаксис и библиотеки универсального инструмента аналитики, заложите фундамент для ML-изысканий
Сможете подбирать решения в зависимости от задач и особенностей бизнеса
Настроите приложение, в котором алерт-сообщения будут отправляться при заданных условиях
Получите практические навыки работы с DataFrame API
Научитесь строить пайплайн, оптимизировать расходы и обеспечивать безопасность в облачной среде
Узнаете о философии CI\CD, пройдёте путь тестирования, продакшена и автоматического обучения ML-моделей
Практика и проекты
Настройка окружения и обучение модели. Установите необходимые конфигурации и проведёте обучение для заданной модели
Построите пайплайн в облачной среде. Пройдёте основные этапы построения пайплайна в среде Yandex Cloud
Документирование ETL‑процессов. Запустите базу данных и наполните её данными при помощи ETL-процессов
Чему вы научитесь
Предобработка данных с помощью Python
Создание инфраструктуры для больших данных
Обработка данных при помощи Spark и Airflow
Обработка real-time данных
Построение работающего пайплайна в облачной среде
Внедрение принципов гибкого подхода MLOps
Программа этой площадки
Получено 22.09.2026- Python для анализа данных
- Data Lake & Hadoop
- Продвинутые методы работы с данными
- Работа с потоковыми данными
- Работа с данными в облаке
- Введение в DS & ML
- MLOps
- Английский для специалистов по работе с данными
- Дипломный проект
- Карьерное планирование
СкладчикDataOps-инженер профессия [Нетология] [Алексей Кузьмин, Константин Башевой]
Указаны на площадке: Алексей Кузьмин, Константин Башевой
Что это за курс:
1. Это курс о методах и инструментах, которые обеспечивают быструю, надежную и возобновляемую доставку данных, готовых к аналитике и эксплуатации моделей data science. DataOps-инженер — тот специалист, который может развернуть и конфигурировать все эти инструменты там, где остро встает вопрос масштабирования и гибкости.
2. Курс предназначен для тех, кто уже знает, как строятся базы данных и работает ETL-процесс, кто уже прошел путь первичных построений и нуждается в расширенных методах обработки потоковых данных и хранения огромных массивов.
Кому будет полезен этот курс:
а) ETL-разработчикам
Сделаете следующий шаг в карьере и сможете помочь бизнесу в процессах масштабирования.
б) Аналитикам и Data Scientists
Сможете перейти из анализа и построения моделей в инжиниринг, стать специалистом редкого профиля и зарабатывать больше.
в) Разработчикам Scala, Python, Java
Сможете сменить разработку на работу с данными, при этом глубокие знания языков позволят это сделать безболезненно и продуктивно.
г) Системным администраторам
Сможете разворачивать среды под задачи аналитики и DS — войдёте в перспективную область, сделаете свои навыки предметными и вырастете в деньгах.
Для успешного обучения вам потребуются знания:
- по теории БД
- организации DWH, SQL
- основам ETL/ELT-процессов, BI-cистем, CLI.
Чему вы научитесь:
а) Предобрабатывать данные с помощью Python
Освоите синтаксис и библиотеки универсального инструмента аналитики, заложите фундамент для ML-изысканий
б) Выстраивать инфраструктуру для больших данных
Развернёте собственный инстанс Hadoop, разберётесь в lambda- и kappa архитектурах, создадите витрины данных
в) Разрабатывать и планировать сложные рабочие процессы
Призовёте направленные ациклические графы в Airflow и ленивые вычисления Spark
г) Обрабатывать real-time данные
Построите свой конвейер обработки даннных, сборщик событий, RTDM-систему с выводом в массовые enterprise BI-решения
д) Строить работающий пайплайн в облачной среде
И включать в него модели машинного обучения, нейронные сети, сервисы оркестрирования контейнеров и проверку версионности
е) Внедрять принципы гибкого подхода MLOps
Узнаете о философии CI\CD, пройдёте путь тестирования, продакшена и автоматического обучения ML-моделей
1. Python
Основы Python
Введение в анализ данных на Python
Статистика в Python
Предобработка данных
Feature Selection
2. Data Lake & Hadoop
Основы Hadoop
HDFS
MapReduce
MapReduce 2
Yarn
Pig & Hive
HBase & Cassandra
Кластер. Управление и администрирование
3. Продвинутые методы работы с данными
Apache Spark
Работа со Spark
Spark SQL
Продвинутый Spark
Airflow
Работа с Airflow
Продвинутый Airflow
Dbt как инструмент ETL
4. Работа с потоковыми данными
ClickHouse
Kafka
Kafka Streams
Kafka Streams 2
Spark Streaming
Spark Streaming 2
5. Работа с данными в облаке
Google Cloud Platform — хранение данных
Spark в GCP
Managed ETL в GCP
Обработка real-time данных в GCP
Поиск инсайтов в данных при помощи ML
Другие облачные провайдеры
6. Введение в Data Science and Machine Learning
Введение в машинное обучение
Задача классификации
Задача кластеризации
Ансамблевые методы решения задачи классификации
Feature engineering
Нейронные сети
7. MLOps
Зачем нужен DevOps
Docker и микросервисная архитектура
K8S
Орекстраторы
CI/CD
Мониторинг
Инструменты DevOps для обучения ML-моделей
Deploy ML-моделей
Название занятия
Содержание обучения
Что в программе
01Python для анализа данных6 уроков
Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Научитесь получать и очищать данные, находить связи и проверять гипотезы. Сможете работать с главными аналитическими библиотеками. 50 часов теории 39 часов практики Управляющие конструкции и коллекции Работа с файловой системой и модули Исключения и обработка ошибок Регулярные выражения и основы синтаксического разбора Библиотека NumPy Библиотека Pandas
- Управляющие конструкции и коллекцииВремя не указано
- Работа с файловой системой и модулиВремя не указано
- Исключения и обработка ошибокВремя не указано
- Регулярные выражения и основы синтаксического разбораВремя не указано
- Библиотека NumPyВремя не указано
- Библиотека PandasВремя не указано
02Data Lake & Hadoop9 уроков
Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера. 14 часов теории 15 часов практики Основы Hadoop: архитектура Data Lake vs Data Warehouse HDFS: логика работы, Namenode и Datanode MapReduce: алгоритм и решение задач Yarn, Pig & Hive Pig & Hive HBase & Cassandra: возможности и основные характеристики Управление и администрирование кластера Обзор Apache Ambari, Apache Ranger, Apache Atlas
- Основы Hadoop: архитектураВремя не указано
- Data Lake vs Data WarehouseВремя не указано
- HDFS: логика работы, Namenode и DatanodeВремя не указано
- MapReduce: алгоритм и решение задачВремя не указано
- Yarn, Pig & HiveВремя не указано
- Pig & HiveВремя не указано
- HBase & Cassandra: возможности и основные характеристикиВремя не указано
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
![Обложка курса: «Менторство для системного аналитика [oldschoolsysdes]» [sysdes_journal]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fmentorstvo-dlya-sistemnogo-analitika-oldschoolsysdes-sysdes-jo-sharewood-editorial-6417cfef.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Clickhouse для аналитиков и инженеров данных [devhands]» [Алексей Белозерский]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fclickhouse-dlya-analitikov-i-inzhenerov-dannykh-devhands-aleks-sharewood-editorial-67850854.webp&w=640&q=75)
