Сколько стоит курс «Data Engineer с нуля до junior»?

Стоимость курса составляет 108000.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Data Engineer с нуля до junior»?

Прохождение курса «Data Engineer с нуля до junior» занимает примерно 49 часов.

Какой рейтинг у курса «Data Engineer с нуля до junior»?

Курс имеет рейтинг 4.9 из 5 на основе 40 отзывов. На курсе обучается 3 164 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 190 учеников получили сертификат (6.0% завершаемость).

Где можно пройти курс «Data Engineer с нуля до junior»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/137235.

Курс на Stepik

Обложка курса «Data Engineer с нуля до junior» на Stepik

108 000 ₽

Data Engineer с нуля до junior ★ 4.875

Name: Data Engineer с нуля до junior
Price: 108000.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.875 (40 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс для погружения в IT направление "Большие данные". Большие данные - это актуальное и перспективное направление, которое развивается за счет слаженной работы нескольких профессий. На курсе Вы сможете получить знания, которые позволят Вам стать разработчиком больших данных. По окончании курса Вам будет предложено решить финальное задание на выбор, которое пойдет в Ваше портфолио и отразит все знания, полученные на курсе. На протяжении всего курса Вам будет доступен чат в тг.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	3 164
Сертификатов выдано	190
Отзывов получено	40
Рейтинг курса	4.875
Количество уроков	174
Количество квизов	367
Количество задач с кодом	112
Время прохождения курса	49 ч.	—
Стоимость курса	108 000 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 года назад	—	—	—	—
Последнее обновление	15 августа 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Data Engineer с нуля до junior»

25 разделов Уроки в курсе «Data Engineer с нуля до junior»

174 урока Тесты в курсе «Data Engineer с нуля до junior»

367 тестов Задачи в курсе «Data Engineer с нуля до junior»

112 задач Время прохождения курса «Data Engineer с нуля до junior»

49 ч.

обн. 15 августа 2026

Знакомство с платформой и сдача практических задач

2 урока

1. Введение в курс ↗

2. Сдача практических задач и знакомство с платформой ↗

Что такое информация, данные и BigData?

8 уроков

1. Что такое информация? Основные виды. Операции над информацией ↗

2. Где можно хранить информацию? Обзор основных форматов ↗

3. Чем вызвано появление Big Data? История направления ↗

4. Основные свойства больших данных ↗

5. Как хранят и обрабатывают большие данные? ↗

6. Что такое ETL/ELT процессы? Batch/Streaming обработка данных ↗

7. На кого мы с Вами учимся? Что за Data Engineer такой ↗

8. Реальные примеры того, как Big Data используется в жизни ↗

Теория баз данных

9 уроков

1. Введение в базы данных ↗

2. Виды баз данных ↗

3. Что такое OLAP и OLTP? ↗

4. Что такое таблица и из каких элементов она состоит? ↗

5. Свойства ACID и транзакции ↗

6. Реляционная алгебра, круги Эйлера, диаграммы Венна ↗

7. Что такое ключи, зачем они нужны и какие виды есть? ↗

8. Виды связей таблиц ↗

9. Нормализация, нормальные формы и их виды ↗

Обустраиваем рабочее место | Docker | VB

5 уроков

1. Организация рабочего места ↗

2. Вариант 1: Виртуальная машина на базе VirtualBox ↗

3. Вариант 2: Docker ↗

4. Тесты по Docker ↗

5. Итоговое задание ↗

Введение в SQL

14 уроков

1. История создания SQL и его диалекты ↗

2. Начало работы с PostgreSQL в PGAdmin4 ↗

3. SELECT ↗

4. Агрегатные функции ↗

5. Order By и Group By ↗

6. Подзапросы ↗

7. Union vs Union ALL ↗

8. Различные виды Join'ов и их разница ↗

9. Оконные функции ↗

10. Транзакции ↗

11. Решаем реальные задачи ↗

12. Задания по SQL v2 проверка результата ↗

13. PostgreSQL в облачной инфраструктуре Yandex Cloud ↗

14. Итоговое задание ↗

Система контроля версий GIT

8 уроков

1. Что такое Git? Регистрация на GitHub ↗

2. Создание репозитория ↗

3. Соединяем удаленный и локальный репозиторий ↗

4. Отправка версий проекта или что такое коммиты ↗

5. Ветки проекта (branches) ↗

6. Публикация и редактирование грамотного README.md ↗

7. Что такое CI/CD и как это работает? ↗

8. Итоговое задание ↗

Столбцовые (колоночные) базы данных. Введение в ClickHouse

7 уроков

1. Что такое OLAP? Знакомство с ClickHouse ↗

2. Установка подключения к ClickHouse ↗

3. Начало работы с ClickHouse: основные команды и особенности ↗

4. Движки в ClickHouse ↗

5. Плюсы и минусы ClickHouse ↗

6. Ресурсы по ClickHouse и дальнейший трек развития ↗

7. ClickHouse в Yandex Cloud. Особенности. ↗

DWH - Data WareHouse

5 уроков

1. Что такое DWH? ↗

2. Из чего состоит DWH? ↗

3. Концептуальный, логический и физический уровень моделирования ↗

4. Известные модели данных: звезда и снежинка ↗

5. Что такое DataVault и Anchor Model ↗

NoSQL хранилища данных

2 урока

1. Что такое NoSQL хранилища данных? ↗

2. Знакомство с основными дистрибутивами NoSQL ↗

Озера данных

6 уроков

1. Что такое озеро данных? ↗

2. Сравнение озера данных с обычными базами данных ↗

3. Актуальность озер данных ↗

4. Болото данных ↗

5. Архитектура озер данных ↗

6. S3 хранилища вообще и Yandex Object Storage в частности ↗

Введение в Linux | Bash | cURL

6 уроков

1. Что такое Linux? Виды дистрибутивов. Windows/Linux/MacOS ↗

2. UI интерфейс vs Терминал ↗

3. Введение в Bash | Реальные задачи ↗

4. Введение в cURL, основные команды ↗

5. Облачные виртуальные машины Yandex Cloud ↗

6. Итоговое задание ↗

Распределенная файловая система HDFS

7 уроков

1. Введение в Hadoop ↗

2. Что такое Cloudera, ArenaData и зачем они нам нужны? ↗

3. Установка HDFS Cloudera через VM (тяжелый способ) ↗

4. Установка HDFS через Docker (оптимальный способ) ↗

5. Архитектура HDFS и загрузка/выгрузка файла в/из хранилище ↗

6. Основные форматы файлов для хранения ↗

7. Основные команды HDFS + практика ↗

Программирование на Python

14 уроков

1. История Python, установка и актуальность в Big Data ↗

2. Понятие переменной, как правильно именовать объекты, комментарии ↗

3. Примитивные типы данных в Python ↗

4. Введение в строки ↗

5. Условный и тернарный оператор, AND/OR, операторы сравнения ↗

6. Циклы for и while ↗

7. Что такое list, set, dict и tuple? ↗

8. Что такое try except? Работа с файлами. ↗

9. Знакомство с функциями ↗

10. Знакомство с популярными библиотеками ↗

11. Введение в ООП ↗

12. Как собираются приложения на Python? ↗

13. Подключаемся к базам данных ↗

14. Итоговое задание ↗

Алгоритмы и сортировки, big O

5 уроков

1. Что такое алгоритмы и зачем они нам нужны? ↗

2. Оценки алгоритма, big O ↗

3. Сортировки в Python ↗

4. Реализация популярных алгоритмов на Python ↗

5. Где решать задачи на алгоритмы? ↗

Обработка данных с использованием движка PySpark

12 уроков

1. История создания PySpark, его конкуренты и основные ядра ↗

2. Настройка и установка PySpark ↗

3. Создание Spark Session и сравнение со Spark Context ↗

4. Как происходит выполнение задачи в PySpark? ↗

5. RDD vs Dataset vs Dataframe ↗

6. Действия и преобразования ↗

7. Avro vs ORC vs Parquet ↗

8. Чтение файлов и запись в rdd/dataframe ↗

9. Знакомство с SparkSQL ↗

10. Как подключиться из PySpark к базам данных? ↗

11. Самостоятельная работа ↗

12. Итоговое задание ↗

Инструменты стека Hadoop

7 уроков

1. Что такое Hive, Pig и зачем они нам вообще нужны? Установка. ↗

2. Архитектурная особенность Hive ↗

3. Работа с HiveQL ↗

4. Партицирование vs бакетирование в Hive ↗

5. Внешние и внутренние таблицы в Hive ↗

6. Что такое Hue? Преимущества и недостатки ↗

7. Что такое Yarn? Нужен ли он нам? Конкуренты Yarn. ↗

Углубленное изучение Spark

10 уроков

1. Что такое Spark Shell? ↗

2. Catalyst Optimizer ↗

3. Tungsten Execution Engine ↗

4. Spark Submit ↗

5. Repartition and Coalesce ↗

6. Cache vs Persist ↗

7. Создание UDF ↗

8. Broadcast ↗

9. Настраиваем собственный Spark Server в Docker ↗

10. Общая работа ↗

Программирование на Scala

14 уроков

1. Почему именно Scala и введение в функциональное программирование ↗

2. Введение в историю языка программирования Scala ↗

3. Что такое SBT/Maven ↗

4. Установка Scala ↗

5. Типы данных ↗

6. Переменные ↗

7. Основные структуры данных в Scala ↗

8. Условный оператор и циклы ↗

9. Функции ↗

10. Функции высшего порядка, чистые функции ↗

11. Анонимные функции ↗

12. Каррирование, неявные параметры, частичное применение ↗

13. Case классы и трейты ↗

14. Итоговое задание ↗

Введение в Pandas и работа с API

5 уроков

1. Знакомство с Pandas ↗

2. Работа с DataFrame и Series ↗

3. Манипуляция и очистка данных ↗

4. Группировка, агрегация и объединение данных ↗

5. Работа с API ↗

Оркестраторы рабочих процессов при работе с большими данными

9 уроков

1. Что такое графы и какие есть виды ↗

2. Оркестраторы, как основа автоматизации ↗

3. Oozie vs Airflow ↗

4. Установка Airflow. ↗

5. Введение в Airflow. Основные понятия: Airflow UI, Sheduling, DAG ↗

6. Переменные, подключения и XCOM ↗

7. Погружение в операторы Airflow. Sensor операторы ↗

8. Устанавливаем библиотеки Python в Airflow ↗

9. Работа с файлами в Airflow ↗

Знакомство с Kafka

3 урока

1. Что такое kafka? ↗

2. Где применяется kafka? ↗

3. Практика c Kafka ↗

Мониторинг витрин и приложений

6 уроков

1. Мониторинг витрин : качественный и количественный ↗

2. Визуализация метрик в Grafana ↗

3. Настройка отправки алертов на почту ↗

4. Настройка отправки алертов в telegram ↗

5. Что такое Prometheus и VictoriaMetrics? ↗

6. Установка Grafana, создание первых дашбордов ↗

Инструменты командной работы

5 уроков

1. Сравнение методологий Agile и Kanban ↗

2. Основные профессии, устройство команды и зона ответственности ↗

3. Jira и Confluence ↗

4. Документация витрины ↗

5. Грейды data engineer ↗

Разбор основных вопросов на собеседованиях

3 урока

1. Вопросы на собеседованиях ↗

2. Онлайн кодинг и выполнение тестовых заданий ↗

3. Как правильно составить резюме? ↗

Итоговая работа

2 урока

1. Обсуждение итогового проекта, его сдача и критерии проверки ↗

2. Наши другие продукты ↗