karpov.courses, Евгений Ермаков и др. | Инженер данных (2026) PCRec [RU]

• Аналитикам данных — чтобы глубже разобраться в ETL-процессах, архитектуре DWH, качестве данных и подготовке надежных источников для аналитики.
  
• Инженерам данных — чтобы систематизировать знания, углубиться в современные технологии обработки больших данных и лучше понимать архитектурные решения.
  
• BI-разработчикам — чтобы научиться проектировать хранилища, витрины данных и пайплайны для стабильной работы BI-инструментов.
  
• Backend-разработчикам — чтобы применить опыт в задачах хранения, обработки и передачи больших объемов данных и освоить инструменты data engineering.

• Опыт работы с данными, базами данных, аналитикой или backend-разработкой.
  
• Базовое знание SQL и Python (желательно, но не строго обязательно — многие темы разбираются с нуля).
  
• Понимание основ реляционных баз данных и структур данных.

• Проектировать архитектуру хранилищ данных и DWH под бизнес-задачи.
  
• Строить ETL/ELT-процессы для сбора, очистки, трансформации и загрузки данных.
  
• Работать с реляционными, MPP и распределенными системами хранения.
  
• Использовать SQL и Python для обработки данных и автоматизации процессов.
  
• Настраивать пайплайны обработки данных с помощью Airflow.
  
• Работать с Big Data-инструментами: Hadoop, Hive, Spark и Kafka.
  
• Организовывать хранение данных в облачных решениях и S3-совместимых хранилищах.
  
• Готовить данные для аналитики, машинного обучения и визуализации.
  
• Контролировать качество данных, управлять изменениями структуры и поддерживать надежность витрин.

Современная инженерия данных — это не только работа с SQL-запросами и таблицами. Инженер данных проектирует архитектуру хранилищ, настраивает сбор и обработку данных, контролирует качество, обеспечивает доступность витрин и помогает бизнесу, аналитикам и ML-командам получать надежные данные для решений.

На курсе вы разберете полный цикл работы с данными: сбор из разных источников, хранение, валидацию, трансформацию, оркестрацию пайплайнов, построение DWH, работу с распределенными системами и подготовку данных для аналитики и машинного обучения.

Программа подойдет тем, кто хочет перейти от решения отдельных задач к системному проектированию сквозных data-платформ и научиться выбирать инструменты под реальные требования: объемы данных, скорость обновления, отказоустойчивость, стоимость хранения и потребности пользователей.

**Инструменты и технологии в курсе:**

• Хранение данных: Hadoop, S3, Greenplum, PostgreSQL.
  
• Обработка данных: Python, SQL, Hive, Spark, Kafka.
  
• Машинное обучение и данные: MLflow, Spark ML.
  
• Визуализация данных: Apache Superset, Tableau, DataLens.
  
• Оркестрация процессов: Apache Airflow.

• Проектирование DWH
  
  • Архитектура хранилища данных, слои DWH, витрины, модели данных и подходы к проектированию.
  
  
• Реляционные и MPP СУБД
  
  • Работа с PostgreSQL, Greenplum и особенностями хранения и обработки данных в масштабируемых СУБД.
  
  
• Автоматизация ETL-процессов
  
  • Построение пайплайнов, планирование задач, контроль выполнения и обработка ошибок.
  
  
• Big Data
  
  • Распределенное хранение и обработка данных, Hadoop-экосистема, Hive, Spark и потоковая передача данных.
  
  
• Промежуточный проект
  
  • Практическое закрепление навыков проектирования и разработки data-пайплайнов.
  
  
• Облачное хранилище
  
  • Работа с S3-совместимыми хранилищами и облачными подходами к организации данных.
  
  
• Визуализация данных
  
  • Подготовка витрин и подключение BI-инструментов для аналитики и отчетности.
  
  
• ML на больших данных
  
  • Подготовка данных для машинного обучения и применение Spark ML.
  
  
• Управление моделями
  
  • Использование MLflow и подходы к сопровождению ML-экспериментов.
  
  
• Управление данными
  
  • Качество данных, документация, контроль изменений, надежность и развитие data-продуктов.

• Команда karpov.courses — опытные преподаватели и практикующие инженеры данных, разработчики и архитекторы. Специализируются на создании образовательных программ в области Data Science, аналитики и инженерии данных. Авторы курса имеют многолетний опыт реализации проектов по построению DWH, ETL-пайплайнов и Big Data-решений в крупных компаниях.

От качества работы инженера данных зависит надежность аналитики, корректность отчетов, эффективность ML-моделей и скорость принятия решений в бизнесе. Сильный Data Engineer понимает не только отдельные инструменты, но и всю архитектуру: источники, хранилища, пайплайны, витрины, потребителей данных и ограничения инфраструктуры.

Именно поэтому курс делает акцент на системном подходе: вы изучаете не разрозненные технологии, а связанный набор практик, который помогает строить устойчивые и масштабируемые решения для работы с данными. После обучения вы сможете проектировать и поддерживать полноценные решения от источников до витрин и ML-наборов, воспринимать данные как продукт и выбирать архитектуру с учетом нагрузки, стоимости, масштабируемости и требований к качеству.