[Karpov.courses] Инженер данных. Обновление 2026 (Евгений Ермаков, Валерий Соколов)

Программа курса
Программа построена так, чтобы постепенно перейти от проектирования хранилищ и работы с базами данных к Big Data, облакам, визуализации, ML-пайплайнам и управлению данными.

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

Практические результаты обучения
После прохождения курса вы сможете проектировать и поддерживать полноценные решения для работы с данными: от источников и хранилищ до витрин, отчетов и ML-наборов. Вы научитесь воспринимать данные как продукт, учитывать потребности заказчиков и выбирать архитектуру с учетом нагрузки, стоимости, масштабируемости и требований к качеству.

• Соберете понимание полного жизненного цикла данных в компании.
• Разберетесь, как проектировать DWH и data-пайплайны для разных сценариев.
• Получите практику с инструментами, востребованными у инженеров данных.
• Сможете системно развиваться в роли Data Engineer, DWH Engineer или Big Data Engineer.

Почему важна профессия инженера данных
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.