На этой стажировке Вас ждёт практическое погружение в обработку данных: работа с базами данных, потоковая и batch-обработка (Airflow, Kafka, Spark), настройка ETL-пайплайнов и автоматизация загрузки данных. Вы освоите Docker, Pandas, Hive, PySpark, научитесь парсингу, очистке и загрузке данных. Формат включает индивидуальные и командные задачи, имитирующие реальные проекты в сфере Big Data. Предусмотрена приоритетная и индивидуальная поддержка в рамках чата. 15 онлайн вебинаров. Продолжительность - 3.5 мес.
Скажу честно, шел я на эту стажировку с надеждой на то, что она будет похожа на курс автора под названием "Профессия Data Engineer с нуля до junior", который я закончил ранее. Но каково моё удивление, осознавая, что спустя 4 месяца, у меня не только есть умение искать самому нужную информацию, отличные рабочие советы от авторов стажировки и еще больший интерес к направлению, но и практические знания, добытые мною на протяжении всей стажировки с проектами на каждую тему, выполненные лично мною и проверенными опытными специалистами DE. Отличная подача информации для каждой из тем, а также интересные финальные задания, которые не сделать самому, если пробежаться одним глазом по разделу.
Хотел бы отдельно выразить благодарность Артему Баданову, вебинары с его участиям были действительно интересными и познавательными. Для меня очень важно, чтобы лектор умел объяснять новые и сложные вещи более интересным и человеческим способом, иначе мне в какой-то момент станет неинтересно и вся новая информация пройдет мимо меня.
Профессия DE действительно интересная и что самое главное - дефицитная на рынке, и я благодарен себе за то, что провел лето с пользой. Осталось только дописать итоговый проект, отредактировать сиви и выходить на рынок труда в поиски новых возможностей :)
Я пришла на стажировку уже с опытом в IT, поэтому многие темы для меня не были совершенно новыми. Но именно это позволило по-другому взглянуть на курс: я оценила его как хорошо структурированное введение в профессию дата инженера.
В стажировке собраны многие ключевые технологии (PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Spark, Airflow и другие). Всё даётся через практику, и за счёт этого даже те, кто только начинает свой путь, смогут "потрогать руками" реальный стек. Мне понравилось, что задания не ограничиваются одной СУБД или инструментом, а помогают увидеть связку решений.
Думаю, главная ценность этого формата в том, что он даёт целостное представление: что делает дата инженер, как выглядят типовые процессы, какие навыки реально востребованы. Для тех, кто хочет понять, нравится ли им эта сфера и готовы ли они в ней развиваться дальше, это очень полезный опыт.
Стажировка позволила мне увидеть многие инструменты в работе изнутри. Преподаватели объясняют сложные вещи простым языком. Особенно хочу отметить Артем Баданова как одного из лучших преподавателей, с которыми мне доводилось встречаться. Благодарю за примеры из реальных рабочих ситуаций.
Структурированная подача материала у Махача помогла систематизировать мои знания по Airflow.
Не всегда легко было понять Анастасию, так как она часто использовала профессиональный сленг, некоторые термины приходилось гуглить))). Однако, я считаю это скорее плюсом, потому что в реальной работе приходится сталкиваться с разными людьми, говорящими на профессиональном языке, и важно уметь их понимать.
Немаловажно, что на все вопросы отвечали оперативно, несмотря на разницу во времени. Уверена, что на самостоятельное получение такого объема информации у меня могли бы уйти годы. В целом, у меня остались только положительные впечатления и огромная благодарность за полученный опыт.
Работаю продуктовым аналитиком и прошел базовый курс DE https://stepik.org/course/137235/promo
Поэтому мне было в целом не сложно со Spark/SQL/Airflow
Заполнил пробелы и удалось наконец потрогать руками то что на работе не дают:
- Кафка
- Стриминг
- Графину
- Наконец то до меня дошло как пользоваться материализованными вью clickhouse (уже внедрил на работе)
- поработать с S3, Mongo DB и Postgres
Задания не всегда просты на первый взгляд.
Задания проверял тьютор. Обратная связь была.
Есть поддержка/обсуждение в чате, но тут все зависит от Вашей проактивности.
Курс неожиданно содержит достаточно теории (не смотря на то что он практический) - я бы рекомендовал пройдите базовый курс DE на степике (ссылка выше).
Перед практикой хорошо бы иметь представления про инструменты и их назначения.
Чего бы хотелось лично мне - тут все предсказуемо - еще как можно больше задач, простых и сложных, типовых и не очень по всем направлениям.
В целом все достойно, что заявлено —присутствует.
Рекомендую!
Стажеровка является логическим продолжением курса "Профессия Data Engineer с нуля до junior", некоторые темы которого он раскрывает более глубоко, но основная часть модулей не пересекается. Для меня были особенно полезны модули pyspark и airflow. Достаточно много практических заданий и вебинаров, на которых даётся теоретический материал и разбираются практические задания. Объясняется всё "на пальцах".
Так же плюсом считаю, что автор курса приглашает своих коллег для проведения вебинара. Это позволяет взглянуть на некоторые темы с другой стороны
К особенностям стажировки относится "каникулы" - неделя(или две) без вебинаров, не скажу, что это минус. Но возможно стоило сделать каникулы после более сложных тем, чтоб была возможность проработать их во время каникул
Стажеровкой более чем доволен. В сравнении с другими аналогичными проектами преимуществом является умение Артема объяснять сложные вещи простым языком и сравнительно меньшая цена
Мне стажировка определённо понравилась!
Нравится как уверенно Артём рассказывает каждую тему и также уверенно говорит о нашем будущем, если мы освоим все изучаемые инструменты - это внушает желание продолжать.
Задания для новичка довольно сложные: построены так, чтобы вам пришлось искать дополнительную информацию, как это и бывает в работе. Поэтому имейте ввиду, если хотите успевать все ДЗ делать вовремя, нужно иметь возможно(и желание) выделять достаточно времени для их выполнения.
В других курсах мы привыкли видеть задания, где нужно повторить что-то из теоретического материала с мелкими изменениями, так вот здесь совершенно иначе и это ХОРОШО! Здесь теория описана так, чтобы вы понимали код, а вебинары проводятся так, чтобы понимали, что творится "под капотом", т.е. рассматривается ещё глубже.
Определённо рекомендую!
P.S. Я был первым, кто оплатил эту стажировку, т.к. мне понравились и другие продукты NovaData.
Долго искал нормальную программу обучения по адекватной стоимости. Сама программа стажировки довольно объемная и материал, который раскрывает темы, тоже очень объемный. Есть и теория и практика.
До прохождения стажировки имел слабое представление о том, что такое брокеры сообщений, S3 хранилища и т.д. Стажировка помогла и понять все это и поработать с этими инструментами на практике. Понравилось, что задания на стажировке не сводятся к куче задачек по типу напиши функцию которая что-то делает и т.д. Ты делаешь проект, пусть не большой, но проект который делает что-то полезное. Например автоматизируешь отправку файлов в S3 хранилище, подготавливаешь и обрабатываешь данные на PySpark и т.д.
Если говорить о минусах, во время прохождения стажировки они есть, нет ничего идеального, но честно сказать даже не вспомню какие минусы я замечал, как правило они у всех разные. В любом случае, всегда можно обратиться к Артему и все обсудить. Все решаемо.
В целом стажировка своих денег стоит, отношение преподавателей к ученикам на хорошем уровне, все друг друга уважают. Получил ли я знания проходя стажировку, определенно да.
