Стартует бесплатный курс по обучению инженеров данных
Компания Sapiens Solutions запускает новый набор на курс «Аналитика и работа с данными», который готовит студентов к профессии инженера данных с упором на практическое применение навыков. Успешные выпускники программы получат уникальную возможность начать свою карьеру в одной из самых востребованных и быстроразвивающихся сфер — аналитике данных — с возможностью оплачиваемой стажировки в самой компании.
Что включает в себя курс?
Программа курса охватывает все ключевые аспекты работы с данными, от построения архитектуры баз данных до автоматизации процессов. Основной упор сделан на обучение работе с системой управления базами данных Greenplum, используемой в масштабных проектах для анализа больших объемов данных. Курс длится 6 недель: 5 недель активного обучения и одна неделя на выполнение итогового проекта, в ходе которого студенты применяют полученные знания для решения реальных задач.
Программа курса включает:
- Обучение использованию Greenplum — системы, которая широко применяется для распределенной обработки данных и анализа больших данных в таких отраслях, как финансы, телекоммуникации, и медицина. Это позволяет студентам освоить востребованные в индустрии навыки.
- Практику с инструментами автоматизации рабочих процессов, такими как AirFlow — система управления данными, которая используется для автоматизации рабочих процессов и оптимизации операций по обработке данных в крупных проектах.
- Освоение работы с Clickhouse — аналитической базой данных, которая обеспечивает высокую скорость обработки запросов, что делает ее незаменимой для бизнес-анализа в режиме реального времени.
- Использование Apache Superset — визуализационного инструмента, который помогает превращать сложные аналитические данные в понятные визуальные отчеты и дашборды.
Регистрация на курс уже открыта на официальном сайте компании.
Основные детали программы
- Продолжительность: 6 недель.
- Формат обучения: онлайн, что позволяет пройти курс из любого уголка мира.
- Старт курса: 30 сентября 2024 года.
- Требуемое время: 6-8 часов в неделю.
Почему стоит выбрать этот курс?
- Овладение актуальными технологиями. Курс дает глубокое понимание работы с передовыми инструментами для обработки и анализа данных, которые уже применяются в крупнейших компаниях России и мира. Навыки, полученные в ходе обучения, могут быть использованы в таких отраслях, как банковское дело, ритейл, логистика, здравоохранение и многих других.
- Практический подход. Каждое занятие включает не только теоретические аспекты, но и анализ реальных бизнес-кейсов. Студенты работают над проектами, которые моделируют задачи, с которыми они могут столкнуться на рабочих местах, что позволяет сразу применять новые знания на практике.
- Сопровождение экспертов. Каждый студент будет под наблюдением опытных менторов — профессионалов, работающих с данными более 10 лет. Это не просто поддержка в виде обратной связи, но и возможность погрузиться в реальные проекты под руководством экспертов.
Завершив курс, вы будете владеть необходимыми знаниями для того, чтобы строить карьеру в сфере работы с данными — одном из самых востребованных направлений в IT-индустрии.
По оценкам McKinsey, к 2030 году спрос на специалистов по данным возрастет на 25%, что открывает огромные карьерные перспективы для тех, кто начинает обучение уже сейчас. Поэтому мы рекомендуем изучить подборку курсов по обучению Data Engineering.

Как российские компании формируют кадровый резерв
Новое исследование от Работа.ру и СберПодбор показало, что 51% компаний формируют кадровый резерв через джобборды благодаря удобству поиска и широкому выбору кандидатов.

Anthropic и Mistral запустили бесплатные курсы по машинному обучению
В начале 2024 года ведущие IT-компании, включая Anthropic и Mistral создали платформу Parlance Lab для бесплатного обучения машинному обучению и нейросетям. Более 25 интерактивных уроков охватывают важные темы, включая файн-тюнинг и промпт-инжиниринг.

Google представила улучшенные модели Gemini 1.5
Google представила обновленные ИИ-модели Gemini 1.5 Pro и Flash! Улучшения производительности, сокращение задержек и снижение цен на API до 64% делают их идеальными для анализа данных и масштабных задач.