डेटा इंजीनियर - कोर्स 89,000 रूबल। ओटस से, प्रशिक्षण 4 महीने, दिनांक 30 नवंबर, 2023।
अनेक वस्तुओं का संग्रह / / December 03, 2023
यह कोर्स आपको क्या देगा?
- बड़े डेटा को एकीकृत करने, संसाधित करने और संग्रहीत करने के प्रमुख तरीकों को समझना
- Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र घटकों, वितरित भंडारण और क्लाउड समाधानों के साथ काम करने की क्षमता
- डेटा सेवाओं, स्टोरफ्रंट और एप्लिकेशन विकसित करने में व्यावहारिक कौशल
- निगरानी, आयोजन, परीक्षण के आयोजन के सिद्धांतों का ज्ञान
पाठ्यक्रम को संबोधित किया गया है डेवलपर्स, डीबीएमएस प्रशासक और हर कोई जो अपने पेशेवर स्तर में सुधार करना चाहता है, नए उपकरणों में महारत हासिल करना चाहता है और डेटा के साथ काम करने के क्षेत्र में दिलचस्प कार्यों में संलग्न होना चाहता है।
डेटा इंजीनियरिंग का अध्ययन करने के बाद, आप एक लोकप्रिय विशेषज्ञ बन जाएंगे जो:
- डेटा प्रोसेसिंग टूल को तैनात, समायोजित और अनुकूलित करता है
- आगे के काम और विश्लेषण के लिए डेटासेट को अनुकूलित करता है
- ऐसी सेवाएँ बनाता है जो बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने के परिणामों का उपयोग करती हैं
- कंपनी में डेटा आर्किटेक्चर के लिए जिम्मेदार
वास्तविक मामले का अध्ययन: कार्यान्वयन, उपकरण उपयोग, प्रदर्शन अनुकूलन, समस्याएं, त्रुटियां और लागू परिणाम के उदाहरण
अत्यधिक व्यावहारिक अभिविन्यास:
पाठ्यक्रम के दौरान हम व्यावहारिक समस्याओं का समाधान करते हुए धीरे-धीरे एक कार्यशील उत्पाद तैयार करेंगे
आधुनिक व्यवसाय की चुनौतियों और कार्यों की समग्र तस्वीर और उन्हें हल करने में डेटा इंजीनियर की भूमिका
नियोक्ताओं के बीच मांग
40 नियोक्ता पहले से ही पाठ्यक्रम स्नातकों को साक्षात्कार के लिए बुलाने के लिए तैयार हैं
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पाठ्यक्रमवाइल्डबेरीज़ में डेटा इंजीनियर, डीई जूनियर कोर्स स्पीकर। आईटी में 7 वर्ष से अधिक
सम्मान के साथ वोरोनिश राज्य विश्वविद्यालय से स्नातक। वर्तमान में एचएसई मास्टर प्रोग्राम "सिस्टम एंड सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग" का छात्र है। व्यावसायिक अनुभव - डेटा विश्लेषक और डेटा इंजीनियर के रूप में 2 वर्ष का कार्य। अब वह 5 लोकप्रिय डेटाबेस के साथ काम करता है, पायथन में विकास करता है और तेजी से अपने कौशल विकसित कर रहा है। अपना अनुभव साझा करने के लिए तैयार हूं.
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कुंआवह 10 वर्षों से अधिक समय से कंपनी में एनालिटिक्स विकसित कर रहे हैं। उपलब्धियों में: - हमारे स्वयं के एंड-टू-एंड वेब एनालिटिक्स सिस्टम का निर्माण; - एमपीपी वर्टिका पर आधारित एक विश्लेषणात्मक गोदाम का निर्माण; - स्पार्क, काफ्का, एचडीएफएस पर आधारित डेटा प्रोसेसिंग का संगठन; -...
वह 10 वर्षों से अधिक समय से कंपनी में एनालिटिक्स विकसित कर रहे हैं। उपलब्धियों में: - हमारे स्वयं के एंड-टू-एंड वेब एनालिटिक्स सिस्टम का निर्माण; - एमपीपी वर्टिका पर आधारित एक विश्लेषणात्मक गोदाम का निर्माण; - स्पार्क पर आधारित डेटा प्रोसेसिंग का संगठन, काफ्का, एचडीएफएस; - डेटा गुणवत्ता सहित डेटा के साथ काम करने के लिए प्रक्रियाओं का निर्माण; - मेटाडेटा (डेटा कैटलॉग) पर काम करने और संरचना करने के लिए कई आंतरिक उपकरणों का निर्माण; - रीयलटाइम सहित एक कॉर्पोरेट रिपोर्टिंग सिस्टम का निर्माण; - 5 वर्षों से अधिक समय से, वह कंपनी के भीतर डेटा साक्षरता बढ़ा रहे हैं, डेटा के साथ काम करने पर विभिन्न प्रशिक्षण आयोजित कर रहे हैं, उपकरण, एसक्यूएल; उन्होंने कई एनालिटिक्स लीडर भी विकसित किए जो अब बड़ी कंपनियों में काम करते हैं। डेटा के साथ काम करते समय मुख्य ध्यान व्यावसायिक समस्याओं को समझने और उन्हें हल करने पर होता है।
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कुंआविभागाध्यक्ष, सर्बैंक को बड़ी कंपनियों और स्टार्टअप्स दोनों में वेब अनुप्रयोगों के निर्माण और रखरखाव सहित औद्योगिक विकास में 8 साल का अनुभव है। बड़ी सरकार के लिए वितरित प्रणालियों के विकास के 3 वर्ष...
विभागाध्यक्ष, सर्बैंक को बड़ी कंपनियों और स्टार्टअप्स दोनों में वेब अनुप्रयोगों के निर्माण और रखरखाव सहित औद्योगिक विकास में 8 साल का अनुभव है। बड़े सरकारी ग्राहकों के लिए वितरित प्रणालियों के विकास के 3 वर्ष। प्रोटोटाइप से लेकर औद्योगिक उपयोग के लिए तैयार तक तीन परियोजनाओं को क्रियान्वित किया। वर्तमान में बैंक में आंतरिक ग्राहकों के लिए पूर्ण-स्टैक विकास, डेटा विश्लेषण और इंजीनियरिंग से संबंधित समस्याओं को हल करने में लगा हुआ है। जावा, स्काला, पायथन, जावास्क्रिप्ट में प्रोग्रामिंग का अनुभव। व्यावसायिक हितों की एक विस्तृत श्रृंखला, वितरित प्रणालियों के निर्माण से लेकर पूर्वानुमानित विश्लेषण और आशय विश्लेषण तक। शिक्षा: UrFU से स्नातक की डिग्री जिसका नाम रखा गया है। बी.एन. येल्तसिन "सूचना प्रौद्योगिकी"।
डेटा आर्किटेक्चर
-विषय 1.डेटा इंजीनियर। कार्य, कौशल, उपकरण, बाज़ार की ज़रूरतें
-विषय 2.विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों की वास्तुकला: बुनियादी घटक और सिद्धांत
-विषय 3.परिसर/क्लाउड समाधान पर
-विषय 4. पाइपलाइन स्वचालन और ऑर्केस्ट्रेशन - 1
-विषय 5. पाइपलाइन स्वचालन और ऑर्केस्ट्रेशन - 2
डेटा लेक
-विषय 6. वितरित फ़ाइल सिस्टम। एचडीएफएस/एस3
-विषय 7. Hadoop तक SQL पहुंच। अपाचे हाइव/प्रेस्टो
-विषय 8. डेटा भंडारण प्रारूप और उनकी विशेषताएं
-विषय 9. 1 मामले के लिए रिमोट कंट्रोल का विश्लेषण
-विषय 10.संदेश कतारें। काफ्का सिंहावलोकन.
-विषय 11.बाहरी सिस्टम से डेटा डाउनलोड करना
-विषय 12.अपाचे स्पार्क – 1
-विषय 13.अपाचे स्पार्क – 2
डीडब्ल्यूएच
-विषय 14.विश्लेषणात्मक डीबीएमएस। एमपीपी डेटाबेस
-विषय 15.डीडब्ल्यूएच मॉडलिंग - 1. डीबीटी मूल बातें
-विषय 16.डीडब्ल्यूएच मॉडलिंग - 2. डेटा वॉल्ट 2.0
-विषय 17.विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों में DevOps अभ्यास। सीआई+सीडी
-विषय 18. केस 2 के लिए रिमोट कंट्रोल का विश्लेषण
-विषय 19.डेटा गुणवत्ता। डेटा गुणवत्ता प्रबंधन
-विषय 20. बीआई समाधान की तैनाती
-विषय 21.निगरानी/मेटाडेटा
नोएसक्यूएल/न्यूएसक्यूएल
-विषय 22.नोएसक्यूएल स्टोरेज। वाइड-कॉलम और कुंजी-मूल्य
-विषय 23.नोएसक्यूएल स्टोरेज। दस्तावेज़ उन्मुख
-थीम 24.ईएलके
-थीम 25.क्लिकहाउस
-विषय 26. केस 3 के लिए रिमोट कंट्रोल का विश्लेषण
एमएलओपीएस
-विषय 27.कोड का संगठन और पैकेजिंग
-विषय 28.डॉकर और रेस्ट आर्किटेक्चर
-थीम 29.एमएलफ्लो + डीवीसी
-विषय 30. मॉडलों की तैनाती
-विषय 31. केस 4 के लिए रिमोट कंट्रोल का विश्लेषण
-विषय 32. केस 5 के लिए रिमोट कंट्रोल का विश्लेषण
स्नातक परियोजना
-विषय 33. विषय का चयन और परियोजना कार्य का संगठन
-विषय 34.परामर्श
-विषय 35.संरक्षण