Профессия Data Engineer

• 1. Познакомитесь с основными направлениями Data Science. Узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению.
  2. Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать бизнес-требования. Будете выгружать данные из различных источников, проводить разведочный анализ и готовить датасет к дальнейшему использованию. Обучите и внедрите готовую ML-модель, попробуете себя в роли продуктового и маркетингового аналитика. Узнаете, как формулировать и проверять гипотезы. Освоите базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

• 1. Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и векторы. Научитесь работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy.

• 1. Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.

Базовых знаний и навыков хватит, чтобы устроиться на стажировку — сможете продолжить учиться и на курсе, и в компании одновременно.

• 1. Узнаете, чем занимается Data Engineer, какую роль играет в Data Science проекте и какие у него пути карьерного развития. Поймёте, как построен курс и какие темы вы будете изучать.
  2. Научитесь манипулировать данными в существующих таблицах, выполнять операции вставки, очистки и обновления данных. Сможете сохранять данные из БД в различные форматы.
  3. Познакомитесь с оконными функциями и основами подготовки витрин данных, использующих SQL. Научитесь обеспечивать корректную вставку информации в режиме транзакции. Сможете читать и понимать лог транзакций.
  4. Узнаете, что такое индексы и архитектура индексов, где они применяются. Изучите методы ускорения запросов.
  5. Рассмотрите типы данных, возможности их преобразования и принцип совместной работы Python и SQL — получение данных из БД, работа с данными и выполнение запросов. Изучите основные понятия схем данных JSON и XML. Сможете настраивать отладку приложений, писать тесты, обезличивать и шифровать данные.
  6. Узнаете, что такое библиотеки для работы с графиками, обучение с учителем, визуализация метрик и источники датасетов. Научитесь использовать Python и библиотеки для работы с данными. Сможете продолжить изучение Pandas.
  7. Рассмотрите ключевые понятия и практики по работе с Airflow. Изучите архитектуру и основы взаимодействия от UI до CLI. Построите свой первый data pipeline.
  8. Освоите Spark: узнаете, какими ресурсами вычислений он оперирует, как хранит данные и работает с памятью и диском. Развернёте свой первый локальный стенд.
  9. Изучите основы RDD: базовые концепции, работу с источниками, actions. Научитесь работать с Dataframe API. Изучите вопросы производительности и оптимизации при использовании Dataframe, источники и типы данных, работу с валидными/невалидными данными, обработку ошибок, UDF, взаимодействие с Python и SQL.
  10. Разберёте основные виды моделей машинного обучения, ключевые термины и определения. Изучите алгоритмы регрессии и алгоритмы кластеризации.
  11. Изучите основные этапы подготовки модели к деплою, подходы к построению API и способы обработки ошибок и отладки приложений. Сможете устранять проблемы при деплое и освоите основные инструменты swagger.
  12. Познакомитесь с ключевыми процессами bash: написанием скриптов, работой с переменными и текстовыми редакторами sed и awk.

• 1. Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью.
  2. Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюме.
  3. Будете готовы пройти собеседование — карьерный консультант организует встречу с работодателем.
  4. На интервью презентуете проекты, над которыми вы работали на курсе, а знания и навыки пригодятся для выполнения тестовых задач.

• 1. Научитесь пользоваться типовыми средствами мониторинга, настраивать алерты. Будете выбирать архитектуру для хранения данных и работать со сложными типами архитектуры хранилищ. Выстраивать инфраструктуру и пайплайны для обучения ML-моделей.

• 1. Закрепите новые знания Data Science на индивидуальном проекте — пройдёте путь от загрузки данных до внедрения модели. Решите задачи дата-инженера, ML-инженера и дата-аналитика, чтобы определиться со специализацией.

• 1. Проведёте когортный анализ и выгрузите справочники по API. Построите дашборды по полученным данным.

• 1. Хакатон

• 1. Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.

• 1. Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.

• 1. Получите языковые навыки, которые помогут пройти собеседование в иностранную компанию и комфортно общаться в смешанных командах.