Инженер данных
- Особенности: Python, SQL, Apache Spark, Airflow. Высоконагруженные системы обработки данных и конвейеры ETL
- Для кого: Владение базовым Python и SQL, необходимо освоение построения инфраструктуры для обработки потоков информации
- Результат: Пайплайны обработки логов, интеграция ClickHouse для аналитики, настройка оркестрации в Airflow, развертывание инфраструктуры в Kubernetes
- Важно знать: Требуется уверенное знание основ Linux и синтаксиса Python до начала обучения
- Плюсы: Опыт проектирования систем с использованием Kubernetes и оркестрации потоков данных через Airflow
- Что еще: Развертывание промышленного стека обработки данных с фокусом на отказоустойчивость
- Формат: Видеоуроки в записи.
- Занятий: 10 часов в неделю
- Объем практики: 80%