Нажмите «ОК», если вы согласны с условиями обработки cookie и данных о поведении на сайте, необходимых для аналитики. Запретить обработку можно через браузер.
Чем занимается инженер данных //
Данные — основа всего. Сбор данных позволяет выявлять потребности, разрабатывать оптимальные решения, прогнозировать риски и даже оценивать состояние здоровья
Но данные нужно не только собирать — их нужно преобразовывать, структурировать, автоматизировать и хранить. Именно здесь и появляются инженеры данных — чтобы создавать инфраструктуру, работать с хранилищами данных и подготавливать данные к дальнейшей обработке
Почему обучение на инженера данных сейчас актуально >>
На 127%
2100 вакансий
вырос спрос на инженеров данных в 2021 году и с тех пор стабильно растет
на позицию инженер данных начального уровня (junior) с опытом от года размещено на hh.ru в 2024 году
Ростелеком, Дом.РФ, МТС tech, Tele2, сбер
и другие крупные компании нанимают инженеров данных
Уже на старте профессия инженера данных предлагает достаточно высокие зарплаты по сравнению с другими специалистами сферы науки о данных (Data Science)
Средняя зарплата в отрасли — 90 000 рублей
Зарплаты инженеров данных по грейдам:
Кому подойдет курс //
➝ Новичок в IT
➝ Начинающий инженер данных
Погрузитесь в тему, освоите основные инструменты и начнете карьеру в одном из востребованных направлений
Получите структурированное понимание теории, закрепите владение инструментами и освоите новые, изучите актуальные технологии работы с данными
Чему научитесь >>
Работать с SQL
1.
Писать код на Python
2.
Использовать PostgreSQL, Clickhouse
3.
использовать pySpark
4.
Строить процессы извлечения, преобразования, загрузки (ETL) в Airflow
5.
Практика на реальных задачах бизнеса //
➝ 320 задач на знание SQL, Python, Postgresql и других инструментов
➝ Симуляторы собеседований и тестовых заданий
Потренируетесь отвечать на вопросы и решать задачи с настоящих собеседований
Отработаете на практике полученные теоретические знания и сможете решать нестандартные задачи
➝ Итоговый проект
Примерите на себя роль настоящего инженера данных и построите сквозной процесс обработки и трансформации данных от озера данных (Data Lake — pySpark) до аналитического хранилища (на базе S3 и Greenplum), связав всё в ориентированный ациклический граф (DAG) Airflow. Всё как в жизни, но с чуткой поддержкой нашей команды
Масштабные проекты,
с которыми сталкиваются действующие инженеры данных
➝ Итоговое собеседование
симуляторы собеседований и тестовых заданий — ваше преимущество при трудоустройстве
Для всех студентов: список самых часто задаваемых вопросов на собеседовании и возможность отработать эти вопросы в интерактивном формате
Как организован процесс обучения /?/
Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses
Удобная платформа
> Образовательные материалы курса заранее записаны
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем от 15 часов в неделю
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем от 15 часов в неделю
Занятия в комфортное время
Домашние задания после каждой лекции
Отработка навыков
на практике
Обратная связь и поддержка
> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь.
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.
Вся необходимая инфраструктура, все лекции и дополнительные материалы на собственной платформе karpov.courses
2. Удобная платформа
> Образовательные материалы курса заранее записаны
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем от 15 часов в неделю
> К каждой видеолекции есть текстовый конспект
> Все записи остаются у вас после окончания курса
> Вы тратите на учебу в среднем от 15 часов в неделю
1. занятия в комфортное время
> Домашние задания после каждой лекции
> Реализация 7 проектов по реальным задачам бизнеса
> Реализация 7 проектов по реальным задачам бизнеса
3. Отработка навыков
на практике
> Отвечаем на вопросы, помогаем с заданиями и даём качественную обратную связь.
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.
> Помогаем сохранить мотивацию и дойти с нуля до конца обучения.
4. обратная связь и поддержка
Документы после выпуска //
> Упаковывайте полученный опыт в портфолио
> Получайте сертификаты на русском и английском языках
Вам будут помогать >>
Следят за прогрессом обучения, всегда готовы поддержать, подбодрить и помочь в решении организационных вопросов
Внимательные кураторы
Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования
Чат-бот толя
Умеют объяснять сложные вещи простыми словами
Опытные преподаватели
Эксперты-практики
С задачами помогают опытные специалисты. Они сами прошли наши курсы и понимают
все сложности новичков
все сложности новичков
karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы
Первое место работы после обучения — первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.
На карьерном курсе расскажем все о поиске работы
➝
Действующие специалисты управления персоналом ИТ-компаний дадут персональные рекомендации по резюме
➝
Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram
➝
Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров
➝
Доступ к чату и Карьерному курсу у вас навсегда — обращайтесь за поддержкой в любой момент. Пригласим на все мероприятия в Карьерном чате
➝
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере науки о данных (Data Science)
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу (первичному отбору резюме специалистами управления персоналом)
→ чем отличаются разные роли в сфере науки о данных (Data Science)
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу (первичному отбору резюме специалистами управления персоналом)
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются роли в сфере науки о данных (Data Science)
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу (первичному отбору резюме специалистами управления персоналом)
→ чем отличаются роли в сфере науки о данных (Data Science)
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу (первичному отбору резюме специалистами управления персоналом)
МАРИЯ ОСТРИКОВА
Инженер данных
> Владею языком запросов SQL
> Умею работать с реляционными базами данных на базе PostgreSQL, понимаю архитектуру, знаю, как использовать запросы и расширения
Владею инструментами:
от 90 000 ₽
Желаемая зарплата
Язык для обработки и извлечения данных, которые хранятся в базе, стандарт для большинства систем управления базами данных (СУБД).
Распределенная система управления версиями.
Колоночная аналитическая СУБД с открытым кодом, позволяющая выполнять аналитические запросы в режиме реального времени на структурированных больших данных.
Семейство операционных систем (ОС), работающих на основе одноимённого ядра.
Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных.
Data Warehouse — хранилище, в которое из разных систем хранения собираются исторические данные компании.
Высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью.
Фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределенной обработки данных.
Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.
> Строю ETL-процессы — извлекаю, трансформирую и загружаю данные
> Пишу код на Python для решения задач дата-инженера
> Могу решать задачи DWH в рамках организации
программа курса //
Профессия инженера данных — универсальная специальность, которая позволяет работать в разных сферах. В нашем курсе мы даем все необходимое для уверенного старта карьеры — не просто учим писать код и работать с данными, а рассказываем, как с помощью этих знаний приносить пользу своему работодателю
Получите основную информацию о профессии инженера данных и начнете свой путь обучения
Освоите основный язык работы с данными, разберете принципы взаимодействия с ним, от простых select до сложных запросов с join и оконными функциями. Пройдете первое техническое собеседование с тестовым заданием
Познакомитесь с командной строкой и освоите базовые команды
Рассмотрите теоретические основы построения баз данных, познакомитесь с реляционными базами данных, освоите PostgreSQL и ClickHouse. Пройдете технические собеседования и выполните тестовые задания по теме
Научитесь работать с локальным и удаленным репозиторием. Поймете основные принципы коммуникации
Освоите базовые понятия Python, которые пригодятся для прохождения тестового задания и для работы с AirFlow. Пройдете техническое собеседование с тестовым заданием
Изучите концепцию двумерных таблиц (dataframe). Научитесь работать с данными. Пройдете техническое собеседование с тестовым заданием
Познакомитесь с популярным инструментом и научитесь с его помощью автоматизировать циклы извлечения, преобразования и загрузки (ETL-пайплайн). Пройдете техническое собеседование с тестовым заданием
Рассмотрите основные компоненты архитектуры централизованного хранилища данных
Построите сводный отчет по продажам, используя приобретенные навыки сбора и обработки данных
Мы будем рядом и поддержим на пути к новой профессии
В любом возрасте, с любым опытом — вы справитесь!
Авторы и преподаватели курса //
Основатель iJKos & Partners ltd, iJKos.com (бывший руководитель направления платформы данных и машинного обучения в Toloka.ai)
- Более 10 лет опыта работы с данными
- Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс Такси.
- Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных.
- Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных
Евгений Ермаков
Основатель iJKos & Partners ltd, iJKos.com (бывший руководитель направления платформы данных и машинного обучения в Toloka.ai)
Директор по данным Яндекс Фантех
Занимается инженерией данных больше десяти лет, основной инструмент в работе — это Apache Airflow. Работала в Играх Mail.ru, руководила дата-инженерами в Ozon.Fintech.
Дина Сафина
Директор по данным Яндекс Фантех
Управляющий директор Центра технологий искусственного интеллекта в ГазпромБанк
- Более 10 лет опыта работы с системами для обработки больших данных, облачными решениями и алгоритмами машинного обучения.
- Участвовал в создании платформ для работы с данными в Amazon, Сбер, Дом. рф, Novartis, Kohl’s.
Александр Савченко
Управляющий директор Центра технологий искусственного интеллекта в ГазпромБанк
Технический менеджер сервисов машинного обучения в VK Cloud
- Специалист по работе с большими данными и ИИ, занимается внедрением сложных уникальных (кастомных) проектов.
- Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.
АЛЕКСАНДР ВОЛЫНСКИЙ
Технический менеджер сервисов машинного обучения в VK Cloud
Основатель iJKos & Partners ltd, iJKos.com (бывший руководитель направления платформы данных и машинного обучения в Toloka.ai)
- Более 10 лет опыта работы с данными
- Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс Такси.
- Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных.
- Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных
Евгений Ермаков
Основатель iJKos & Partners ltd, iJKos.com (бывший руководитель направления платформы данных и машинного обучения в Toloka.ai)
Директор по данным Яндекс Фантех
Занимается инженерией данных больше десяти лет, основной инструмент в работе — это Apache Airflow. Работала в Играх Mail.ru, руководила дата-инженерами в Ozon.Fintech.
Дина Сафина
Директор по данным Яндекс Фантех
Управляющий директор Центра технологий искусственного интеллекта в ГазпромБанк
- Более 10 лет опыта работы с системами для обработки больших данных, облачными решениями и алгоритмами машинного обучения.
- Участвовал в создании платформ для работы с данными в Amazon, Сбер, Дом.рф, Novartis, Kohl’s.
Александр Савченко
Управляющий директор Центра технологий искусственного интеллекта в ГазпромБанк
Технический менеджер сервисов машинного обучения в VK Cloud
- Специалист по работе с большими данными и ИИ, занимается внедрением сложных уникальных (кастомных) проектов.
- Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.
Александр Волынский
Технический менеджер сервисов машинного обучения в VK Cloud
стоимость обучения >>
инженер данных с нуля
99 000 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
В РАССРОЧКУ ОТ:
при рассрочке на 24 месяца
> 6,5 месяцев теории и практики
> 320+ заданий
> Симулятор собеседований
> Доступ к рабочей инфраструктуре
> Ежедневная поддержка от кураторов и экспертов
> Бессрочный доступ к материалам курса
> Карьерный курс по поиску работы
> Вакансии от компаний-партнеров
> Карьерный чат с поддержкой консультантов
5 792 ₽ / мес.
Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно или в рассрочку
Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:
Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии — обучение может оплатить ваш работодатель
Повышайте квалификацию за счёт компании
Можно вернуть до 13% от стоимости обучения
Налоговый вычет
Если за две недели курс вам не подойдет, вернем полную стоимость. Позже — за вычетом пройденных уроков
Не подойдет — вернём оплату
Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты — от 4 до 24 месяцев
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
Регистрация на образовательной платформе
Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Комбо-предложения — обучение выгоднее на 15%
6 166 ₽ / мес.
В рассрочку:
105 400 ₽
Полная стоимость:
«Инженер данных с нуля» + «RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели)»
Научитесь строить надежные пайплайны, хранить и готовить данные для ИИ-систем. Попробуйте запустить LLM и RAG-ботов, которые стабильно работают и приносят пользу бизнесу
6 665 ₽ / мес.
В рассрочку:
113 900 ₽
Полная стоимость:
«Инженер данных с нуля» + доступ к "Симулятор DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению" на 3 месяца
Станете инженером данных, который строит надежную инфраструктуру и понимает, как данные используются в ML. Это редкое и востребованное сочетание навыков
7 384 ₽ / мес.
В рассрочку:
126 225 ₽
Полная стоимость:
«Инженер данных с нуля» + «Симулятор А/В-тестов»
Освоите фундамент для старта в профессии. Погрузитесь в эксперименты, чтобы лучше понимать аналитиков и проектировать витрины, точно отвечающие запросам команды
Регистрация на образовательной платформе
Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Почему karpov.courses /?/
Рассчитано на основе данных о количестве выпускников, обратившихся за помощью в поиске работы и трудоустроенных за 3 месяца. Как мы это считали
Школа основана аналитиками данных
Анатолий Карпов работал ведущим аналитиком в Mail.Ru и VK, создал онлайн-курсы по анализу данных, которые прослушали более 200 000 человек, и знает, как объяснять сложные вещи простыми словами.
Обучают практикующие эксперты
Авторы курсов — топовые специалисты в компаниях, где применяются лучшие практики рынка. Из года в год одни и те же люди следят за обновлениями программ в соответствии с требованиями рынка и лично отвечают за качество обучения.
Мы даем актуальные знания
В программах курсов — только необходимые инструменты и практика на реальных задачах. Вы не будете тратить время на изучение того, что не понадобится вам в работе.
У нас большое комьюнити
В Data Science-комьюнити (сообществу специалистов по работе с данными) школы уже более 10 000 человек — в том числе студенты, выпускники, преподаватели. Со всеми можно ежедневно общаться в чате — поддерживать друг друга, делиться опытом, спрашивать совета.
Вопросы и ответы >>
Чтобы успешно пройти курс, достаточно знать математику на уровне школьной программы. Вам не потребуется уметь программировать и писать запросы к базам данных. Всё это вы сможете освоить с нуля.
Лекции можно смотреть с любого устройства, но для написания кода вам потребуется компьютер или ноутбук. Требований к конфигурации и мощности нет — мы предоставим всю необходимую инфраструктуру для работы на удаленном сервере. На старте обучения специальные программы устанавливать не обязательно — будут нужны только браузер и мессенджер «Пачка».
В среднем наши студенты занимаются от 15 часов в неделю. Этого времени хватает, чтобы успевать смотреть лекции и вовремя выполнять домашние задания. Однако нагрузка у всех модулей разная. Поэтому рекомендуем выделить больше времени на хороший старт — когда вы войдете в ритм учебного процесса, станет значительно проще.
Мы организовали обучение таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Заниматься вы сможете в любое время и в удобном для вас темпе — все лекции записаны заранее и разбиты на короткие видео (в среднем 15−30 минут), а для домашних заданий установлены мягкие двухнедельные дедлайны.
Каждую неделю будет проходить по три урока, доступ к которым будет открываться постепенно. Уроки состоят из видеолекций, конспектов и практических заданий, на выполнение которых отводится две недели. Если во время обучения возникнут сложности, вы сможете обратиться за помощью к команде поддержки.
Во время обучения вполне нормально «застрять» на каком-то задании. На этот случай у нас работает команда поддержки, которая поможет разобраться со сложной задачей.
Если вдруг что-то пойдёт не по плану, и вы почувствуете, что отстаёте от программы, сообщите об этом куратору курса. Вместе мы придумаем, как сделать ваше обучение более удобным.
Конечно, сможете. Всё общение с командой поддержки и однокурсниками будет проходить в Пачке. В чате можно будет задать любые вопросы по обучению.
Да, мы выдаём именной сертификат за подписью авторов курса. Чтобы его получить, необходимо набрать суммарно не менее 70% баллов за домашние задания и успешно выполнить финальный проект.
Да, останется. Все материалы и ваши решения на образовательной платформе LMS останутся с вами. Однако, через месяц после окончания курса мы закроем доступ к нашей инфраструктуре. Но не волнуйтесь — мы заранее вас предупредим и дадим возможность сохранить все необходимые файлы.
Да, мы осуществляем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 года, выданной Департаментом образования и науки города Москвы
Да. Если вы оплатили обучение на курсе после 23 мая 2022 года, являетесь налоговым резидентом России и уплачиваете подоходный налог, вы можете оформить вычет. Однако подать документы можно только в году, следующем за годом оплаты обучения. Налоговый вычет за обучение — это часть расходов на образование, которую государство может вам компенсировать. С подробной информацией об условиях получения налогового вычета, порядком его расчёта и списком необходимых документов можно ознакомиться на сайте ФНС.
Инженерия данных — это про создание и поддержку инфраструктуры, по которой движутся данные. Аналитик берёт уже готовые, очищенные данные и строит отчёты или графики. Дата-сайентист ищет в данных закономерности и строит модели. Инженер данных проектирует архитектуру хранилищ, настраивает ETL-процессы (Extract, Transform, Load) и следит, чтобы все остальные специалисты получали доступ к качественным и актуальным данным. На курсе вы сфокусируетесь именно на инженерной стороне: Python, SQL, Postgre, Clickhouse, Airflow и pySpark — это ваш основной инструментарий.
Обучение построено на сквозной инженерии данных — вы пройдёте путь от построения простых запросов до проектирования полноценной архитектуры. Вы научитесь: извлекать данные из разных источников, преобразовывать их, загружать в хранилище (ETL-процессы) через Airflow, работать с большими данными в Data Lake на pySpark, строить аналитические хранилища на базе S3 и Greenplum. Финальный проект позволит примерить роль настоящего инженера данных, построив полностью работающий пайплайн обработки данных. В программе более 320 практических задач и симуляторы собеседований для уверенного старта карьеры.
Остались вопросы?
Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.
