Текст площадки «Sharewood». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
PRAR: Практическая архитектура данных для крупных платформ [Школа больших данных] [Королев Михаил]
Читать полное описание
PRAR: Практическая архитектура данных для крупных платформ [Школа больших данных] [Королев Михаил]
О продукте:
Архитектура данных (Data Architecture) — это совокупность моделей и стандартов для всех систем данных, а также правил взаимодействия между ними. Архитектура данных определяет данные вместе со схемами, интеграцией, преобразованиями, хранением и рабочими процессами, необходимыми для решения бизнес-задач. Надежная архитектура данных полностью отвечает требованиям компании и соответствует ее бизнес-стратегиями. Она определяет, как данные появляются, собираются, интегрируются, улучшаются, хранятся и доставляются пользователям для принятия бизнес-решений и выполнения операционных задач.
Архитектура данных является одним из доменов архитектуры предприятия и необходима для реализации data-driven управления. Наличие продуманной, сбалансированной и эффективной для конкретно вашей компании архитектуры данных необходимо для проектов цифровизации и внедрения технологий Big Data. Как спроектировать и реализовать такую надежную дата-архитектуру, используя лучшие практики российских и зарубежных коллег, вы узнаете на нашем курсе PRAR «Практическая архитектура данных».
Аудитория:
Практический курс по архитектуре данных предназначен для ИТ-архитекторов, участников Е2Е команд, разработчиков фронтальных систем и микросервисов, дата-инженеров и SQL-программистов, а также корпоративных, системных и бизнес-архитекторов, архитекторов решений и данных, владельцев продуктов, менеджеров проектов и Q&A-инженеров.
О курсе:
Цель курса: формирование высокоэффективных производственных процессов через практическое применение кросс-доменных концепций на современном технологическом стеке, повышение качества и увеличение производственного потенциала, как решающих факторов интенсивного развития и удовлетворения потребностей бизнеса в целом.
Практика – Заполнение карт лабораторного анализа для выявления и регистрации значений показателей качества текущей проектной деятельности и архитектурных решений, для проведения ретроспективного анализа с целью сравнения планового достигнутого результата реализации и актуализации методических рекомендаций по дорожной карте проекта. (грумминг проектов участников курса).
Чему Вы научитесь:
приобретете базовые знания, необходимые для реструктуризации и рефакторинга кодовой базы, хранилищ, моделей и интерфейсов интеграции данных;
сможете определять пути, средства и методы оздоровления и контроля в условиях нестабильного функционирования отставания крупных систем;
научитесь выбирать и использовать инструменты, способствующие ускорению бизнеса и внедрению инструментов повышения качества продуктов, технологий, производства, логистики и персонала.
Кто проводит курс: Королев Михаил
МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва, 1992)
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
Выбирайте не только по цене
ЦенаСумма и выгодность предложения
Удобство интерфейсаОценка формата занятий
Встроенный просмотрБез скачивания всего курса
Занятия с телефонаБез работы с архивами
Без рекламыПри работе с материалами
Найти нужный моментНе пересматривая весь урок
Разобраться в темеПомощь по содержанию, не куратор
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
Темы программы
Программа курса:Проверено 28.09.2026 · Источник ↗︎
Темы программы
Программа курса:Проверено 24.09.2026 · Источник ↗︎
Темы программы
Программа курса:Проверено 28.09.2026 · Источник ↗︎
Команда курса
Авторы и преподаватели
Королев МихаилАвтор материалов
Сведения источников
Что пишут о курсе разные площадки
Продавцы могут по-разному указать название, автора и программу. Ниже приведены отдельные описания источников.
СкладчикPRAR: Практическая архитектура данных для крупных платформ [Школа больших данных] [Королев Михаил]
Указаны на площадке: Королев Михаил
О продукте:
Архитектура данных (Data Architecture) — это совокупность моделей и стандартов для всех систем данных, а также правил взаимодействия между ними. Архитектура данных определяет данные вместе со схемами, интеграцией, преобразованиями, хранением и рабочими процессами, необходимыми для решения бизнес-задач. Надежная архитектура данных полностью отвечает требованиям компании и соответствует ее бизнес-стратегиями. Она определяет, как данные появляются, собираются, интегрируются, улучшаются, хранятся и доставляются пользователям для принятия бизнес-решений и выполнения операционных задач.
Архитектура данных является одним из доменов архитектуры предприятия и необходима для реализации data-driven управления. Наличие продуманной, сбалансированной и эффективной для конкретно вашей компании архитектуры данных необходимо для проектов цифровизации и внедрения технологий Big Data. Как спроектировать и реализовать такую надежную дата-архитектуру, используя лучшие практики российских и зарубежных коллег, вы узнаете на нашем курсе PRAR «Практическая архитектура данных».
Аудитория:
Практический курс по архитектуре данных предназначен для ИТ-архитекторов, участников Е2Е команд, разработчиков фронтальных систем и микросервисов, дата-инженеров и SQL-программистов, а также корпоративных, системных и бизнес-архитекторов, архитекторов решений и данных, владельцев продуктов, менеджеров проектов и Q&A-инженеров.
О курсе:
Цель курса: формирование высокоэффективных производственных процессов через практическое применение кросс-доменных концепций на современном технологическом стеке, повышение качества и увеличение производственного потенциала, как решающих факторов интенсивного развития и удовлетворения потребностей бизнеса в целом.
Практика – Заполнение карт лабораторного анализа для выявления и регистрации значений показателей качества текущей проектной деятельности и архитектурных решений, для проведения ретроспективного анализа с целью сравнения планового достигнутого результата реализации и актуализации методических рекомендаций по дорожной карте проекта. (грумминг проектов участников курса).
Чему Вы научитесь:
приобретете базовые знания, необходимые для реструктуризации и рефакторинга кодовой базы, хранилищ, моделей и интерфейсов интеграции данных;
сможете определять пути, средства и методы оздоровления и контроля в условиях нестабильного функционирования отставания крупных систем;
научитесь выбирать и использовать инструменты, способствующие ускорению бизнеса и внедрению инструментов повышения качества продуктов, технологий, производства, логистики и персонала.
Кто проводит курс: Королев Михаил
МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва, 1992)
Содержание обучения
Что в программе
01Программа курса:54 урока
Обзор классической и современной корпоративной архитектуры, исторические предпосылки развития инструментов разработкиВремя не указано
Хранилища. Обзор, проблемы, перспективыВремя не указано
Введение в архитектуру данныхВремя не указано
Экспериментальная архитектура данныхВремя не указано
Проектирование, худшие практикиВремя не указано
Подробно:Время не указано
Обзор классической и современной корпоративной архитектуры, исторические предпосылки развития инструментов разработкиВремя не указано
Теория – основные проблемы вертикального масштабирования систем (EJB, Ц(К)ХД, λ)Время не указано
Теория – развитие подходов и тенденций разработки (modern, rapid, reactive)Время не указано
Хранилища. Обзор, проблемы, перспективыВремя не указано
РСУБД. Движки, транзакции, уровни изоляций, тяжелые корректировки, карты индексов, DDLDML, реверс данных большого числа источниковВремя не указано
Теория – обзор по проблемам и оптимизации РСУБД, реверс и интеграция данных, работа с ORM и безВремя не указано
NoSQL. Современные решения Scylla, Cassandra, Aerospike, SnowflakeВремя не указано
Теория – обзор по проблемам и оптимизации NoSQL, основные принципы проектирования, избыточность, рэнджи, надгробия, ограничения open-source решенийВремя не указано
Поисковые системы. ES, Solr, Lucene.Время не указано
Теория – обзор по проблемам и оптимизации, проектирование коллекций различных типов, словари, аналайзеры, токенайзерыВремя не указано
«В Курсе» — наш основной вариант для перехода. В таблице — возможности сервисов; состав конкретного курса уточняйте перед оплатой.
Как мы оцениваем и что входит в доступ
Звёзды — наша оценка, не отзывы покупателей. Удобство: 2 базовых балла, по одному за занятия без обязательного скачивания, навигацию по курсу и встроенного помощника. Оценка описывает формат сервиса, а не проверку каждого урока.
Цена сравнивается только при подтверждённых одинаковых тарифе, сроке и виде оплаты. Разница с минимальной ценой до 10% — 5 звёзд, до 30% — 4, до 60% — 3, до 100% — 2, больше — 1. Устаревшие и неизвестные цены не оцениваются. Прочерк означает, что данных недостаточно, а не что функции нет.
В Курсе
Курс ещё не подтверждён в библиотеке. Пока доступен поиск во «В Курсе»; цену и возможность добавления нужно уточнить.
Складчик
Условия оплаты
Взнос за участие на площадке: 6 040 ₽. Доступность материала зависит от стадии сбора.
На странице площадки указано: Цена 72000 р.; Взнос 6 040 р.. Тип платежа, актуальность и соответствие полной цене курса требуют проверки.
Условия проверены 24.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Если ваша подписка уже включает этот курс, отдельная покупка не нужна.
Тарифы проверены 02.10.2026
На странице площадки указано: Цена 72000 р.. Тип платежа, актуальность и соответствие полной цене курса требуют проверки.
Условия проверены 28.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Программа этой площадки
Программа курса:
Получено 24.09.2026
Sharewood«PRAR: Практическая архитектура данных для крупных платформ [Школа больших данных]» [Королев Михаил]
Указаны на площадке: Королев Михаил
PRAR: Практическая архитектура данных для крупных платформ [Школа больших данных] [Королев Михаил]
О продукте:
Архитектура данных (Data Architecture) — это совокупность моделей и стандартов для всех систем данных, а также правил взаимодействия между ними. Архитектура данных определяет данные вместе со схемами, интеграцией, преобразованиями, хранением и рабочими процессами, необходимыми для решения бизнес-задач. Надежная архитектура данных полностью отвечает требованиям компании и соответствует ее бизнес-стратегиями. Она определяет, как данные появляются, собираются, интегрируются, улучшаются, хранятся и доставляются пользователям для принятия бизнес-решений и выполнения операционных задач.
Архитектура данных является одним из доменов архитектуры предприятия и необходима для реализации data-driven управления. Наличие продуманной, сбалансированной и эффективной для конкретно вашей компании архитектуры данных необходимо для проектов цифровизации и внедрения технологий Big Data. Как спроектировать и реализовать такую надежную дата-архитектуру, используя лучшие практики российских и зарубежных коллег, вы узнаете на нашем курсе PRAR «Практическая архитектура данных».
Аудитория:
Практический курс по архитектуре данных предназначен для ИТ-архитекторов, участников Е2Е команд, разработчиков фронтальных систем и микросервисов, дата-инженеров и SQL-программистов, а также корпоративных, системных и бизнес-архитекторов, архитекторов решений и данных, владельцев продуктов, менеджеров проектов и Q&A-инженеров.
О курсе:
Цель курса: формирование высокоэффективных производственных процессов через практическое применение кросс-доменных концепций на современном технологическом стеке, повышение качества и увеличение производственного потенциала, как решающих факторов интенсивного развития и удовлетворения потребностей бизнеса в целом.
Практика – Заполнение карт лабораторного анализа для выявления и регистрации значений показателей качества текущей проектной деятельности и архитектурных решений, для проведения ретроспективного анализа с целью сравнения планового достигнутого результата реализации и актуализации методических рекомендаций по дорожной карте проекта. (грумминг проектов участников курса).
Чему Вы научитесь:
приобретете базовые знания, необходимые для реструктуризации и рефакторинга кодовой базы, хранилищ, моделей и интерфейсов интеграции данных;
сможете определять пути, средства и методы оздоровления и контроля в условиях нестабильного функционирования отставания крупных систем;
научитесь выбирать и использовать инструменты, способствующие ускорению бизнеса и внедрению инструментов повышения качества продуктов, технологий, производства, логистики и персонала.
Кто проводит курс: Королев Михаил
МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва, 1992)
Программа этой площадки
Программа курса:
Получено 28.09.2026
Sharewood«PRAR: Практическая архитектура данных для крупных платформ [bigdataschool]» [Королев Михаил]
Указаны на площадке: Королев Михаил
PRAR: Практическая архитектура данных для крупных платформ [bigdataschool] [Королев Михаил]
О продукте:
Архитектура данных (Data Architecture) — это совокупность моделей и стандартов для всех систем данных, а также правил взаимодействия между ними. Архитектура данных определяет данные вместе со схемами, интеграцией, преобразованиями, хранением и рабочими процессами, необходимыми для решения бизнес-задач. Надежная архитектура данных полностью отвечает требованиям компании и соответствует ее бизнес-стратегиями. Она определяет, как данные появляются, собираются, интегрируются, улучшаются, хранятся и доставляются пользователям для принятия бизнес-решений и выполнения операционных задач.
Архитектура данных является одним из доменов архитектуры предприятия и необходима для реализации data-driven управления. Наличие продуманной, сбалансированной и эффективной для конкретно вашей компании архитектуры данных необходимо для проектов цифровизации и внедрения технологий Big Data. Как спроектировать и реализовать такую надежную дата-архитектуру, используя лучшие практики российских и зарубежных коллег, вы узнаете на нашем курсе PRAR «Практическая архитектура данных».
Аудитория:
Практический курс по архитектуре данных предназначен для ИТ-архитекторов, участников Е2Е команд, разработчиков фронтальных систем и микросервисов, дата-инженеров и SQL-программистов, а также корпоративных, системных и бизнес-архитекторов, архитекторов решений и данных, владельцев продуктов, менеджеров проектов и Q&A-инженеров.
О курсе:
Цель курса: формирование высокоэффективных производственных процессов через практическое применение кросс-доменных концепций на современном технологическом стеке, повышение качества и увеличение производственного потенциала, как решающих факторов интенсивного развития и удовлетворения потребностей бизнеса в целом.
Практика – Заполнение карт лабораторного анализа для выявления и регистрации значений показателей качества текущей проектной деятельности и архитектурных решений, для проведения ретроспективного анализа с целью сравнения планового достигнутого результата реализации и актуализации методических рекомендаций по дорожной карте проекта. (грумминг проектов участников курса).
Чему Вы научитесь:
приобретете базовые знания, необходимые для реструктуризации и рефакторинга кодовой базы, хранилищ, моделей и интерфейсов интеграции данных;
сможете определять пути, средства и методы оздоровления и контроля в условиях нестабильного функционирования отставания крупных систем;
научитесь выбирать и использовать инструменты, способствующие ускорению бизнеса и внедрению инструментов повышения качества продуктов, технологий, производства, логистики и персонала.
Кто проводит курс: Королев Михаил
МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва, 1992)
Программа этой площадки
Программа курса:
Получено 28.09.2026
Время не указано
Теория – основные проблемы и стратегии использованияВремя не указано
Интеграция данных на системном уровнеВремя не указано
Теория – хэндлеры импортаэкспорта, вторичные индексы, дампы и координированные репликаты, первичные заливки, валидация, датафлоуВремя не указано
Интеграция данных на прикладном уровнеВремя не указано
Теория – классические ETL-инструменты и кодогенерация (DataStage, SAS DI, Talend, Informatica), потоковая обработка на Spark (Streaming)KafkaВремя не указано
Введение в архитектуру данныхВремя не указано
Трехуровневая архитектура данныхВремя не указано
Проектирование от БДВремя не указано
Проектирование от UIВремя не указано
Проектирование от APIВремя не указано
Low-codeZero-code и проектирование в ширинуВремя не указано
Рефакторинг моделей данныхВремя не указано
Интеграционное тестирование данныхВремя не указано
Платформенная архитектура данныхВремя не указано
Введение в основные модулиВремя не указано
Базовые стратегии развития платформ обработки данныхВремя не указано
Рефакторинг платформенных компонентовВремя не указано
МДМ системыВремя не указано
Классические МДМ системы (прямыеобратные потоки, смежные системы, событияНСИ, корректировки)Время не указано
Интеграция МДМ системы (Очереди, БД, пакетные интерфейсы обработки)Время не указано
Миграция МДМ систем (разбор проблем и задач)Время не указано
МДМ, как основа платформы данныхВремя не указано
Комбинированные типы хранилищ и базовые интерфейсы интеграцииВремя не указано
Технологии кодогенерацииВремя не указано
Платформенные, базовые и прикладные сервисыВремя не указано
Актуальные проблемы и задачиВремя не указано
Практика – анализ схем БД, разбор архитектуры данных в разрезе планов запросов и гибкости расширения моделейВремя не указано
Экспериментальная архитектура данныхВремя не указано
Всё — граф. Кросс-доменная архитектура данныхВремя не указано
События и деконцептуализация времениВремя не указано
Дискретная геометрия и реентерабельность данных кодаВремя не указано
Проектирование, худшие практикиВремя не указано
БД (Очереди, вложенность, триггеры, реорги, кубы)Время не указано
Спагетти-сервисы (топологии, парсинг событий, параметризация)Время не указано
Моки и покрытие тестами (производственные конвейеры, CICD)Время не указано
Диффузия моделей и кодаВремя не указано
Масштабирование производства (экосистема, платформа-сервисы, ядро-приклад)Время не указано
Похожие курсы и совпадения: данные сейчас недоступны. Повторить загрузку