Чему вы научитесь
- Понимать основы архитектуры данных — роль архитектора, ключевые принципы проектирования и жизненный цикл данных.
- Проектировать модели данных — от концептуальных и логических до физических моделей.
- Создавать архитектуру хранения данных — Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse, их различия и области применения.
- Организовывать потоки данных (Data Pipelines) — проектирование ETL/ELT-процессов, интеграция данных из разных источников.
- Выбирать технологии и инструменты — SQL/NoSQL, Kafka, Airflow, Spark, Snowflake, BigQuery и другие современные решения.
- Обеспечивать качество и безопасность данных — Data Governance, Master Data Management, метаданные и контроль доступа.
- Оптимизировать архитектуру под бизнес-цели — баланс между стоимостью, масштабируемостью и производительностью.
- Презентовать архитектурные решения — документирование и визуализация архитектуры, работа с заказчиками и командами.
О курсе
Станьте экспертом, который превращает данные в стратегический актив. Курс научит вас строить архитектуру данных, понимать бизнес-требования и выбирать оптимальные технологии для реальных проектов.
Для кого этот курс
Аналитиков данных и BI-специалистов, которые хотят понимать, как устроена архитектура на уровне инфраструктуры и принимать участие в проектировании систем.
Инженеров данных (Data Engineers), стремящихся выстроить целостное понимание архитектуры, процессов интеграции и управления потоками данных.
Разработчиков и системных архитекторов, которые хотят углубиться в проектирование решений для хранения, обработки и доставки данных.
Руководителей ИТ- и аналитических команд, чтобы лучше понимать возможности современных архитектур данных и эффективнее ставить задачи командам.
Начинающих специалистов в сфере данных, которые хотят получить структурное представление о профессии и выстроить прочный фундамент для карьеры в data-инженерии и архитектуре.
Начальные требования
-
Понимание основ баз данных (что такое таблицы, связи, SQL-запросы).
-
Минимальный опыт работы с данными или аналитикой — Excel, Power BI, SQL, Python и т.п.
-
Базовое представление о системах хранения и интеграции данных будет плюсом, но не обязательно.
-
Желание разобраться в принципах построения современных архитектур данных и научиться мыслить системно.
Преподаватели курса
1 264
Нагрузка
3-4 часов в неделю