Курс "Старт в Data Engineering" от платформы Karpov.Courses — это пятимесячная программа для новичков, желающих освоить востребованную IT-профессию с нуля. Обучение фокусируется на практических навыках работы с данными: их сборе, обработке, хранении и управлении. Программа подходит тем, кто хочет сменить профессию или усилить свои компетенции в IT-сфере.

Кому будет полезен курс?
Он создан для трех категорий слушателей: новичков без опыта в IT, специалистов смежных областей (например, аналитиков или разработчиков), а также тех, кто стремится перейти в data engineering из других профессий. Для старта не требуется технического бэкграунда — достаточно базовой компьютерной грамотности.

Навыки после обучения
Вы освоите ключевые инструменты и методы:

• Работу с реляционными базами данных через SQL и PostgreSQL.
• Программирование на Python для автоматизации задач.
• Использование облачных платформ (AWS, Google Cloud) для хранения данных.
• Построение ETL-пайплайнов для переноса и трансформации данных.
• Обработку больших данных с помощью Apache Spark и Hadoop.
• Мониторинг систем и тестирование кода.

Практическая составляющая
Курс построен на решении реальных задач. Каждый модуль включает:

• Практические задания на симуляторах.
• Домашние работы с автоматической проверкой.
• Итоговые проекты, имитирующие рабочие процессы в компаниях.
  Например, вы создадите систему сбора данных из соцсетей или оптимизируете базу для интернет-магазина.

Поддержка и обратная связь
Преподаватели и кураторы оперативно отвечают в чатах, разбирают ошибки в домашних заданиях и проводят вебинары. Каждая работа проверяется: вы получаете детальные комментарии по коду и рекомендации.

Формат обучения
Программа полностью онлайн. В неделю потребуется 8–10 часов. Доступны:

• Видеолекции с краткими конспектами.
• Тренажеры для отработки SQL и Python.
• Живые сессии с разбором сложных тем.
• Закрытое сообщество для обсуждения задач.

Карьерные перспективы
После сертификации вы сможете претендовать на позиции junior data engineer или ETL-разработчика. Средняя зарплата начинающих специалистов в России, согласно данным курса, стартует от 80 000 рублей.

Программы и технологии
В учебный план входят: SQL, Python, PostgreSQL, Apache Airflow, Spark, Hadoop, а также основы облачных сервисов AWS S3 и Google BigQuery. Вы научитесь комбинировать их для построения отказоустойчивых систем.

Структура курса
Программа разбита на 7 блоков:

1. Базовые принципы инженерии данных.
2. Глубокое погружение в SQL и реляционные СУБД.
3. Python для задач ETL.
4. Облачные хранилища и распределенные вычисления.
5. Обработка Big Data инструментами Apache.
6. Оркестрация пайплайнов (Airflow).
7. Тестирование и оптимизация инфраструктуры.

Трудоустройство
Курс включает карьерную поддержку:

• Помощь в составлении резюме и профиля LinkedIn.
• Тренировочные собеседования с разбором кейсов.
• Доступ к вакансиям от партнеров платформы.
• Гарантия возврата денег, если вы не найдете работу за 6 месяцев после обучения (при соблюдении условий).

Документ об окончании
Выпускники получают электронный сертификат, подтверждающий освоение навыков data engineering. Его можно добавить в резюме или LinkedIn.

Сроки выхода на рынок труда
По данным платформы, большинство студентов начинают работать через 1–3 месяца после завершения курса. Интенсивная практика и карьерные консультации ускоряют трудоустройство.

Курс "ClickHouse – разработчик баз данных" от платформы Otus предлагает глубокое погружение в работу с высокопроизводительной аналитической СУБД ClickHouse. Этот курс идеально подходит для специалистов, стремящихся освоить одну из самых востребованных технологий для обработки больших данных в реальном времени. Обучение длится 5 месяцев и фокусируется на практических аспектах использования ClickHouse в промышленной разработке.

Данный курс будет исключительно полезен нескольким категориям специалистов. В первую очередь, он предназначен для backend-разработчиков, желающих расширить экспертизу в области аналитических баз данных. Системные администраторы и инженеры данных, отвечающие за развертывание и поддержку инфраструктуры аналитики, найдут здесь инструменты для оптимизации хранилищ. Аналитики Big Data, работающие с огромными объемами информации, освоят методы ускорения запросов. Архитекторы ПО получат знания для проектирования эффективных решений на базе ClickHouse. Даже разработчики мобильных приложений, сталкивающиеся с аналитическими задачами, смогут извлечь пользу из курса.

По завершении обучения слушатели приобретут комплекс востребованных навыков. Они научатся проектировать и развертывать кластеры ClickHouse, обеспечивая их отказоустойчивость. Ключевым умением станет оптимизация производительности: студенты освоят тонкости работы с движками таблиц, научатся писать эффективные запросы и управлять ресурсами. Курс включает работу с инструментами мониторинга для отслеживания состояния кластера. Слушатели освоят принципы интеграции ClickHouse с другими компонентами инфраструктуры, такими как Kafka для потоковой обработки данных. Особое внимание уделяется решению реальных задач: от построения отчетов до реализации сложных аналитических выборок.

Для комфортного прохождения курса требуется определенная техническая база. Необходим уверенный опыт работы с SQL, включающий написание запросов, использование агрегатных функций и понимание JOIN. Обязательно знание основ Linux: работа с командной строкой, управление процессами, базовое администрирование. Приветствуется опыт программирования на любом языке, понимание основных алгоритмов и структур данных. Знакомство с концепциями распределенных систем и баз данных будет значительным преимуществом.

Практическая составляющая – основа этого курса. Обучение строится вокруг решения прикладных задач, максимально приближенных к реальным бизнес-требованиям. Студенты выполнят множество лабораторных работ, где будут настраивать кластеры, оптимизировать запросы, решать проблемы производительности. Итогом станет дипломный проект: разработка и внедрение решения на базе ClickHouse для конкретной предметной области. Это может быть система аналитики для интернет-магазина, платформа для обработки телеметрии или хранилище финансовых транзакций.

Обратная связь и поддержка организованы системно. Преподаватель лично проверяет каждое домашнее задание, дает подробные комментарии по решениям, указывает на ошибки и предлагает пути улучшения. На регулярных вебинарах слушатели могут задавать вопросы в прямом эфире, разбирать сложные моменты и обсуждать нюансы реализации. Общение в закрытом чате с преподавателем и сокурсниками позволяет оперативно решать возникающие проблемы.

Обучение проходит полностью в онлайн-формате. Основной материал подается через интерактивные вебинары, которые также доступны в записи для повторения. Теоретические блоки подкрепляются практическими заданиями для самостоятельной работы. Формат подходит для совмещения с основной деятельностью, так как не требует очного присутствия и позволяет осваивать материал в удобном темпе.

Специалисты, успешно завершившие курс, готовы к ролям, напрямую связанным с ClickHouse. Наиболее очевидная позиция – разработчик ClickHouse, отвечающий за внедрение и поддержку этой СУБД. Востребована также роль инженера данных, фокусирующегося на оптимизации хранилищ и ETL-процессов. Архитекторы баз данных расширят экспертизу в области аналитических систем. Аналитики Big Data повысят эффективность работы с большими объемами информации.

В рамках программы слушатели детально изучат саму СУБД ClickHouse, ее архитектурные особенности и движки хранения данных. Значительное внимание уделяется смежным инструментам: системам мониторинга для отслеживания метрик производительности, инструментам бенчмаркинга для оценки эффективности конфигураций, технологиям потоковой обработки данных для интеграции. Рассматриваются методы работы с облачными платформами при развертывании кластеров.

Программа курса структурирована в логические модули, охватывающие все аспекты работы с ClickHouse. Начинается обучение с основ: архитектуры, установки, базовых операций. Затем изучается работа с данными: типы, вставка, экспорт, партиционирование. Углубленно рассматриваются движки таблиц и их специфика. Большой блок посвящен оптимизации: индексы, сжатие, материализованные представления, настройка ресурсов. Отдельно разбирается кластеризация: репликация, шардирование, распределенные запросы. Изучается интеграция с Kafka и другими системами. Завершает программу модуль по мониторингу, бенчмаркингу и безопасности.

Процесс обучения цикличен. Каждую неделю выделяется время на изучение нового теоретического модуля через вебинары или записи. Затем следует практическая часть: выполнение лабораторных работ и домашних заданий для закрепления материала. Регулярные онлайн-сессии с преподавателем позволяют разобрать сложные моменты. Прогресс контролируется через проверку заданий и промежуточные срезы знаний. Финальный этап – защита дипломного проекта, демонстрирующего комплексное применение навыков.

При успешном выполнении всех требований программы и защите диплома выпускники получают официальный документ – сертификат от платформы Otus, подтверждающий квалификацию в области разработки и администрирования ClickHouse. Этот документ фиксирует приобретенные компетенции.

Касательно трудоустройства курс фокусируется на формировании глубоких технических навыков, напрямую повышающих востребованность на рынке труда. Выпускники получают знания, позволяющие претендовать на позиции, связанные с ClickHouse. Скорость выхода на доход зависит от индивидуальных факторов: текущего опыта, активности в поиске работы, умения применять полученные знания. Однако освоение такой узкоспециализированной и востребованной технологии, как ClickHouse, значительно сокращает путь к высокооплачиваемым ролям в аналитике данных и разработке хранилищ. Спрос на квалифицированных специалистов в этой области стабильно высок.

Курс "Data Warehouse: проектирование хранилищ данных" на платформе Otus предлагает пятимесячное обучение в онлайн-формате с 1-2 занятиями еженедельно. Программа разработана для подготовки специалистов в области проектирования и управления хранилищами данных – ключевыми компонентами современных аналитических систем. Обучение сочетает теоретические знания с практическими заданиями, позволяя освоить востребованные навыки для работы с большими объемами информации.

Кому подойдет этот курс

Программа рассчитана на начинающих аналитиков данных, ETL-разработчиков, BI-специалистов и всех, кто хочет систематизировать знания в области DWH. Она будет полезна тем, кто сталкивается с задачами интеграции данных из разных источников, создания отчетных систем или оптимизации процессов анализа информации. Курс также актуален для IT-специалистов, планирующих переход в data engineering.

Получаемые навыки

В ходе обучения вы освоите:

• Проектирование структур хранилищ данных (схемы "звезда" и "снежинка")
• Разработку и оптимизацию ETL/ELT процессов
• Работу с инструментами оркестрации задач (Apache Airflow)
• Реализацию DWH в облачных средах (Google BigQuery)
• Использование современных инструментов (dbt, Apache Kafka)
• Методы тестирования и мониторинга хранилищ
• Оптимизацию производительности систем

Требования к подготовке

Для успешного прохождения курса необходимы:

• Базовые знания SQL (написание запросов, понимание JOIN)
• Понимание принципов работы реляционных баз данных
• Опыт работы с данными на начальном уровне (приветствуется, но не обязателен)

Практическая составляющая

Курс включает интенсивную практику:

• Домашние задания после каждого занятия
• Реальные кейсы проектирования хранилищ
• Работу с облачными платформами и open-source инструментами
• Разработку ETL-процессов на примере бизнес-задач
• Итоговый проект по созданию полноценного DWH решения

Формат обучения и обратная связь

Обучение проходит в формате живых онлайн-вебинаров с возможностью просмотра записей. Каждое занятие включает:

• Теоретический блок с разбором концепций
• Практические демонстрации инструментов
• Ответы на вопросы в реальном времени
• Домашние задания с дедлайнами

Преподаватель лично проверяет все работы, дает детальные комментарии по ошибкам и рекомендации по улучшению решений. Дополнительные консультации доступны через Slack-чат курса.

Карьерные перспективы

После успешного завершения программы вы сможете претендовать на позиции:

• Инженера данных (Data Engineer)
• Разработчика хранилищ данных (DWH Engineer)
• ETL/ELT специалиста
• BI-разработчика

Изучаемые технологии

В программу включены:

• Системы управления базами данных: PostgreSQL
• Инструменты оркестрации: Apache Airflow
• Фреймворки трансформации данных: dbt
• Потоковая обработка: Apache Kafka
• Облачные платформы: Google BigQuery

Структура курса

Программа разделена на модули:

1. Введение в хранилища данных: архитектура, подходы, сравнение с озерами данных
2. Проектирование DWH: схемы, нормализация, моделирование
3. ETL/ELT процессы: проектирование пайплайнов, инструменты
4. Оптимизация производительности: индексы, партиционирование
5. Тестирование и мониторинг: методы контроля качества
6. Облачные решения: миграция, управление ресурсами
7. Итоговый проект: разработка комплексного решения

Документ об окончании

При условии выполнения всех домашних заданий и итогового проекта вы получите удостоверение о повышении квалификации установленного образца. Документ подтверждает освоение профессиональных компетенций.

Трудоустройство и заработок

Хотя курс не гарантирует прямое трудоустройство, карьерный центр Otus помогает с подготовкой резюме и рекомендациями по поиску работы. Навыки проектирования DWH высоко востребованы на рынке: по данным платформы, специалисты этого профиля относятся к числу наиболее высокооплачиваемых в IT-отрасли. Уровень дохода зависит от предыдущего опыта, но практические навыки курса позволяют приступить к коммерческим задачам сразу после обучения.