Чему вы научитесь
- Понимать реальный уровень требований к Data Engineer и проходить технические собеседования
- Решать практические задачи по SQL: оконные функции, агрегации, оптимизация запросов
- Работать с данными в Python: обработка JSON, трансформации, расчёт метрик
- Проектировать data pipeline от источника до витрины данных
- Разбираться в архитектуре batch и streaming решений
- Понимать и применять инструменты: Apache Kafka, PostgreSQL, HDFS, Hive, ClickHouse, Apache Airflow
- Выявлять и исправлять ошибки в логике обработки данных и расчетах метрик
- Писать код и запросы, готовые к использованию в продакшене
- Оптимизировать пайплайны и учитывать реальные ограничения данных
- Структурировать опыт и улучшать резюме под требования рынка
- Формировать персональный план развития для выхода на уровень офферов
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Базовые знания SQL: умение писать SELECT, JOIN, GROUP BY
Понимание основ Python: работа со списками, словарями и базовая обработка данных
Общее представление о том, как хранятся и обрабатываются данные
Понимание, что такое база данных и зачем нужны разные типы хранилищ
Минимальный опыт работы с данными (учебные проекты или реальные задачи)
Желание разбираться в архитектуре и углубляться в Data Engineering
Наличие времени на практику и готовность разбирать свои ошибки
Преподаватели курса
6 695
Как проходит обучение
Обучение проходит в формате индивидуального технического ревью, максимально приближенного к реальному собеседованию Data Engineer
Сначала проводится разбор вашего опыта и текущего уровня: обсуждаем проекты, стек и понимание ключевых инструментов
Далее вы решаете практические задачи по SQL и обработке данных, приближенные к реальным задачам из индустрии
После этого разбираем Python: работа с JSON, трансформации данных и расчёт метрик
Ключевой этап — проектирование data pipeline: вы вместе с интервьюером проходите путь от источника данных до витрины, обсуждая архитектуру и лучшие практики
В процессе вы получаете обратную связь по каждому этапу: не только что неправильно, но и как делать правильно на уровне продакшена
В финале проводится подробный разбор: оценка вашего уровня, рекомендации по улучшению резюме, персональный план развития и список материалов для дальнейшего роста
Что вы получите
- Чёткое понимание своего текущего уровня относительно требований рынка Data Engineer
- Опыт прохождения реального технического собеседования с разбором всех этапов
- Подробную обратную связь по SQL, Python и архитектуре data pipeline
- Понимание своих сильных сторон и конкретных зон роста
- Персональный план развития с пошаговыми рекомендациями
- Список материалов и ресурсов, где именно подтянуть недостающие навыки
- Рекомендации по улучшению резюме и позиционированию на рынке
- Навык решения практических задач, приближенных к реальным кейсам
- Уверенность в прохождении технических интервью и понимание, как получать офферы