Этот сайт использует cookies. Продолжая, вы даёте согласие на их обработку. Политика использования.
Инженер данных с нуля
Освойте востребованную профессию инженера данных за 6,5 месяцев
320+ практических задач
Симуляторы собеседований
Подготовка к работе
в реальных условиях
в реальных условиях
карьерная
помощь
помощь
Авторы
эксперты индустрии
эксперты индустрии
старт потока
29 января
29 января
Формат
онлайн
онлайн
длительность
6,5 месяцев
6,5 месяцев
Поток уже стартовал. Но вы еще успеваете на учёбу. Присоединиться
Поток уже стартовал. Но вы еще успеваете на учёбу. Присоединиться
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 junior-инженер данных 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 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 ETL-процессы 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 Data Lake (pySpark) до аналитического хранилища (на базе S3 и Greenplum), связав всё в 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 Ева
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 HR IT-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 Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
→ чем отличаются разные роли в сфере Data Science
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу
МАРИЯ ОСТРИКОВА
Data Engineer
> 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 dataframe. Научитесь работать с данными. Пройдете техническое собеседование с тестовым заданием
Познакомитесь с популярным инструментом и научитесь с его помощью автоматизировать ETL-пайплайны. 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 //
Руководитель платформы данных 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
Руководитель платформы данных toloka.ai
CDO Яндекс Фантех
- Более 10 лет опыта в сфере дата-инженерии, основной инструмент в работе — Apache Airflow.
- Работала в Играх Mail.ru, руководила дата-инженерами в Ozon.Fintech.
Дина Сафина
CDO Яндекс Фантех
Директор Газпром Банк AILab
- 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
Директор Газпром Банк AILab
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
- Более 7 лет работает в роли DE и на других позициях, связанных с данными.
- Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов.
- Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.
АЛЕКСАНДР ВОЛЫНСКИЙ
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
Руководитель платформы данных 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
Руководитель платформы данных toloka.ai
CDO Яндекс Фантех
- Более 10 лет опыта в сфере дата-инженерии, основной инструмент в работе — Apache Airflow.
- Работала в Играх Mail.ru, руководила дата-инженерами в Ozon.Fintech.
Дина Сафина
CDO Яндекс Фантех
Директор Газпром Банк AILab
- 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
Директор Газпром Банк AILab
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
- Более 7 лет работает в роли DE и на других позициях, связанных с данными.
- Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов.
- Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.
Александр Волынский
Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud
стоимость обучения >>
инженер данных с нуля
106 700 ₽
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
5 558 ₽ / 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
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 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.
FAQ >>
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 стандартные приложения для общения: Пачка и Zoom.
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 в 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.
Остались вопросы?
Отправьте заявку, и мы проконсультируем вас.
