Какие навыки вы получите, обучаясь профессии Инженер данных (Data Engineer) в Симферополе
Прохождение курса «Инженер данных» предоставит слушателям широкий спектр знаний и практических навыков, касающихся разработки, поддержки и оптимизации инфраструктур для управления, хранения и анализа данных. Давайте разобьем эти знания и навыки на несколько блоков:
---
1. Базовые знания и концепции
- Определение роли Data Engineer: Слушатели поймут, как инженеры данных стоят на границе между разработкой программного обеспечения и аналитикой данных, а также как их работа связана с Data Scientists и бизнес-аналитиками.
- Области применения: Оптимизация процессов управления данными в облачных и локальных средах, автоматизация ETL-процессов, подготовка данных для аналитических целей и машинного обучения.
---
2. Знания о работе с данными
- Хранение данных:
- Реляционные базы данных (PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server).
- Нереляционные базы данных (MongoDB, Cassandra, MongoDB, Redis).
- Системы для работы с большими данными (Hadoop, Hive, HBase).
- Архитектура данных:
- Организация и моделирование данных (OLTP, OLAP, Star Schema, Snowflake Schema).
- Проектирование ETL-? ELT-процессов (Extract, Transform, Load; Extract, Load, Transform).
- Управление данными: Работа с метаданными, контроль качества данных, обеспечение целостности данных.
---
3. Программирование для работы с данными
- Языки программирования:
- Python как основной инструмент для работы с данными.
- SQL для управления и анализа данных в базах данных.
- Научные библиотеки Python: Pandas, NumPy.
- Разработка пайплайнов: Создание и автоматизация процессов для обработки больших объемов данных.
- Интеграция с внешними API и сервисами: Навыки работы с веб-API для извлечения данных из внешних источников.
---
4. Облачная инфраструктура и технологические стеки
- Облачные платформы: Углубленное понимание работы с сервисами облаков (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure).
- Amazon S3 для хранения данных.
- BigQuery или Redshift для аналитики.
- Elastic Kubernetes Service или Google Kubernetes Engine для развертывания инфраструктуры.
- Serverless архитектура: Функционирование AWS Lambda и других serverless сервисов для автоматизации процессов.
---
5. Обработка больших данных
- Big Data технологии:
- Apache Spark для обработки больших данных.
- Flink для обработки потоковых данных.
- Kafka для управления потоками данных.
- Бatch и stream processing: Освоение различий и особенностей обработки пакетов и потоков данных.
---
6. Мониторинг и оптимизация
- Системы мониторинга: Настройка и использование инструментов типа Prometheus, Grafana.
- Оптимизация производительности: Оптимизация баз данных, тюнинг SQL-запросов, настройка ETL-процессов для увеличения скорости обработки.
---
7. Сбор и обработка данных из IoT устройств
- IoT и большие данные: Слушатели научатся работать с данными с устройств Интернета вещей, включая их получение, фильтрацию и агрегацию.
- Stream processing: Использование систем like Kafka или Kinesis для обработки потока данных.
---
8. Обеспечение безопасности данных
- Защита данных: Основы криптографии, контроль доступа, аудит безопасности.
- Конфиденциальность и законодательство: GDPR, регулирование в сфере обработки персональных данных.
---
9. Агрегирование знаний и практическая реализация
- Создание собственных ETL пайплайнов для реальных задач.
- Проектирование инфраструктуры для больших данных.
- Разработка систем управления данными с учетом производительности и масштабируемости.
---
Конечные результаты:
После прохождения курса «Инженер данных» слушатель сможет:
- Создавать и поддерживать инфраструктуры для хранения, обработки и анализа больших объемов данных.
- Разрабатывать автоматизированные ETL-процессы и пайплайны обработки данных.
- Работать с различными облачными и локальными системами хранения данных.
- Использовать современные инструменты для обработки данных, как batch, так и stream.
- Оптимизировать процессы для повышения производительности и масштабируемости.
- Разрабатывать безопасные системы для управления данными в соответствии с современными стандартами и законодательством.
Таким образом, прохождение курса «Инженер данных» даст слушателям комплексные знания и навыки для работы в сфере больших данных, а также поможет начать карьеру в одном из востребованных направлений ИТ.
