Инженер данных (Data Engineer). Часть 8 из 10

Для анализа больших данных компании нужно не просто их собирать, а выстраивать надежные инфраструктурные системы. Этот курс обучает разработке ETL-процессов, управлению хранилищами и обработке потоковых данных с помощью стека технологий Apache.

В процессе обучения вы освоите:

• Написание сложных SQL-запросов и скриптов на Python для автоматизации сбора и очистки данных.
• Работу с распределенными вычислительными системами: Hadoop, Hive, Spark и Kafka.
• Использование NoSQL-решений, таких как Cassandra и HBase, для хранения неструктурированной информации.
• Внедрение контейнеризации через Docker и настройку CI/CD пайплайнов.

Программа ориентирована на подготовку профессионального портфолио, которое можно использовать при трудоустройстве на позицию Data Engineer. По завершении вы сможете самостоятельно проектировать архитектуру обработки данных и поддерживать работу высоконагруженных систем.