Первые 6 месяцев обучения бесплатно
Скидка до
-40%
до 31 мая
Курс для специалистов с опытом

Cloud Data Engineering

Расскажем, как работать с облачными сервисами. Вы научитесь проектировать базы данных и системы аналитики, управлять качеством и трансфером данных, выводить модели машинного обучения в продакшен с помощью Kubernetes.
Скидка до
-40%
до 20 мая
11 месяцев
12 проектов в портфолио
Требования:
Опыт работы с базами данных
Диплом о переподготовке
-40%
7 курсов  бесплатно
Купите этот курс со скидкой до 19 апреля, получите ещё 7 в подарок и прокачайте суперсилы любого востребованного специалиста: от умения считать юнит-экономику до знаний в интернет-маркетинге.
Инженер облачных сервисов помогает принимать решения на основе данных — отвечает за их сбор, преобразование и публикацию. Он умеет проектировать, создавать и запускать системы обработки данных, обеспечивать их безопасность и контроль. А ещё — использовать, развёртывать и обучать уже существующие модели машинного обучения.
Инженеры Cloud Data востребованы на рынке
Источник данных: Headhunter
160 000 ₽
Зарплата в месяц
7% от всех
Доступных вакансий на hh.ru
200 000 ₽
Зарплата в месяц
51% от всех
Доступных вакансий на hh.ru

Станьте инженером облачных данных

Продвинутая программа и актуальные навыки
Вы научитесь запускать виртуальные серверы, разворачивать приложения с микросервисной архитектурой и работать со Spark, ClickHouse, Greenplum и Kubeflow в Kubernetes. А ещё узнаете, как организовывать эксперименты с моделями машинного обучения и выводить эти модели в продакшен.
Качественные инсайты
Преподаватели курса — практикующие дата-сайентисты и архитекторы Mail.ru Group, X5 Retail Group и «Магнит». Они помогут освоить все нужные навыки и ответят на ваши вопросы.
Экспертиза Mail.ru Cloud Solutions
Курс разработан вместе с экспертами платформы Mail.ru Cloud Solutions. На её базе вы потренируетесь работать с облаками и разберёте кейсы, которые пополнят ваше портфолио.

Кому подойдет курс

Аналитикам и инженерам данных
Вы освоите специфику облака, научитесь использовать PaaS и Kubernetes для разворачивания классических инструментов по работе с данными.
DevOps-специалистам
Разберётесь во всех тонкостях инфраструктуры и сервисов облака, сможете перейти в перспективное направление и зарабатывать больше.
Системным администраторам
Вы получите всё для карьерного роста: знания + максимум практики на проектах.

Программа обучения

I четверть

Знакомство с платформой и новой парадигмой

Вы научитесь использовать облачную платформу и  S3-хранилища, запускать виртуальные серверы и разворачивать приложения с микросервисной архитектурой в Docker-контейнерах в Kubernetes. А ещё познакомитесь с системой управления конфигураций Ansible и языком описания инфраструктуры Terraform.
Курсы
Основы облачных технологий
— История облачных вычислений
— Виды облачных сервисов
— Программно-определяемые сети и хранилища
— Платформа облачных вычислений OpenStack
— Платформа облачных вычислений Mail Cloud Solutions
— Simple Storage Service
— Cloud-native архитектура
1 месяц — 7 уроков
12 часов обучающего контента, 32 часа практики
Микросервисная архитектура и контейнеризация
— Микросервисы и контейнеры
— Docker
— Введение в Kubernetes
— Хранение данных и ресурсы
— Сетевые абстракции Kubernetes
— Устройство кластера
— Продвинутые абстракции
— Деплой тестового приложения в кластер, CI/CD
1 месяц — 8 уроков
12 часов обучающего контента, 32 часа практики
II четверть

Data Lake, DWH, Big Data, Batch и Streaming

Вы познакомитесь с основами построения Data Lake и DWH, на практике потренируетесь применять главные инструменты Data Engineering и научитесь использовать Batch и Streaming-обработку.
Курсы
Основы data lake и data warehouse
— ETL, ELT: история развития, сравнение подходов
— Data lake, data warehouse, cloud data platforms: история, проблематика
— Data lake design, 1
— Data lake design, 2
— Data warehouse design, обзорно data modeling (anchor, data vault)
— DWH design 2
— Обзор практических кейсов построения dwh и data lake облаках. Часть 1
— Обзор практических кейсов построения dwh и data lake облаках. Часть 2
1 месяц — 8 уроков
12 часов обучающего контента, 42 часа практики
Работа с данными, batch-часть Hadoop, JupyterHub, Zeppelin
— Hadoop 2, Hive
— Hadoop 3
— Spark, 1
— Spark, 2
— Spark, 3
— Оркестрация, cron, Luigi, Airflow: обзор
— Airflow, 1
— Airflow, 2
— Обзор реальных кейсов
6 недель — 9 уроков
18 часов обучающего контента, 58 часов практики
Работа с данными, streaming-часть
— Nifi 1
— Nifi 2
— Kafka
— Kafka Connect
— Kafka Streams
— Spark Streaming
5 недель — 6 уроков
15 часов обучающего контента, 50 часов практики
III четверть

MPP-системы, практика работы с Kubernetes, ML in production

Вы освоите инструменты data-инженера. Научитесь строить data lake и data warehouse и работать с пакетной и потоковой обработкой данных.
Курсы
Распределённые системы и их эволюция в облаке
— Обзор СУБД для больших данных, MPP-архитектура
— Vertica
— Greenplum 1
— GP 2
— GP 3
— Clickhouse 1
— CH 2
— CH 3
1 месяц — 8 уроков
12 часов обучающего контента, 42 часа практики
Big data и Kubernetes
— JupyterHub в Kubernetes
— Spark в Kubernetes
— Kafka в Kuberntes, Debezium, Change data capture
— Kubeflow
1 месяц — 4 уроков
12 часов обучающего контента, 42 часа практики
IV четверть

Data quality, Metadata management, ML in production. Подготовка к собеседованию

Вы получите опыт разработки устойчивых к отказам распределённых устройств и выполните финальный проект. Узнаете, как готовиться к собеседованию и как сделать первый шаг в профессию на позицию junior.
Курсы
Данные, метаданные и машинное обучение
— Data quality 1
— DQ 2
— DQ 3
— Spark Deequ
— Data catalog, Amundsen
— MLFlow
1 месяц — 6 уроков
12 часов обучающего контента, 42 часа практики
Разбор практических кейсов. К чему готовиться на собеседовании
— Разбор заданий для собеседования
— Подготовка резюме. Коммуникационные навыки и другие Soft Skills
— Техническое собеседование, типы и варианты #1
— Техническое собеседование, решение задач #2
— Техническое собеседование, тестовый проект #3
— Финальный вебинар. Ответы на ваши вопросы
1 месяц — 8 уроков
12 часов обучающего контента, 42 часа практики
Открыть всю программу

Получите программу курса на email

Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.
Спасибо! Ваша заявка принята.
Мы уже выслали программу курса на вашу почту.
Oops! Something went wrong while submitting the form.

Главная задача Cloud Data Engineer — помогать строить продукт, который обеспечивает принятие data-driven-решений внутри компании с помощью инфраструктуры и сервисов облака.

На факультете учат не только работать с данными в облаке, но и использовать Kubernetes на практике. Уверен, что вся работа с данными в перспективе уйдёт в кластеры Kubernetes в облаках. — Александр Волынский, PaaS-архитектор в Mail.ru Cloud Solutions

Вас будут обучать топовые эксперты

Вместе мы позаботимся о вашем профессиональном будущем

Преподаватели
Программа обучения на 70% состоит из вебинаров: вы задаёте вопросы и получаете обратную связь по своим проектам
Личный наставник
Отвечает на вопросы по домашним заданиям и помогает быстрее усваивать материал.
Аккаунт-менеджер
Помогает записаться на обучение и освоиться в личном кабинете, передаёт ваши пожелания.
Специалисты техподдержки
Помогут, если возникнут сложности с личным кабинетом или загрузкой занятий.
HR-менеджер
Помогает составить резюме и подготовиться к собеседованию.
Чат с одногруппниками
Вы сможете поддерживать связь с одногруппниками и задавать интересующие вас вопросы.

Ваше резюме после обучения

Иван Котов
Cloud Data Engineer
200 000 ₽
График
Полная занятость
Образование
GeekBrains, Cloud Data Engineer
Опыт работы
GeekBrains, Проектная работа
Ключевые навыки
— Организовываю облачное пространство для любой бизнес-задачи
— Работаю с микросервисными архитектурами и решаю задачи, которые требуют больших расчётов
— Разворачиваю каталоги метаданных и управляю ими
— Разворачиваю и поддерживаю решения, которые эффективно используют ML-модели
Портфолио

Станьте дипломированным специалистом

Мы проводим обучение на основании государственной лицензии № 040485. Вы получите диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат, которые можно добавить в портфолио и показать работодателю.

Стоимость обучения

0 ₽
в месяц
первые шесть месяцев
6 900 ₽
в месяц
после полугода обучения
Первый платёж через 6 месяцев после начала обучения
Рассрочка до 36 месяцев. Удобно вносить небольшие суммы
Можно ещё дешевле!
Вы можете вернуть до 13% стоимости обучения в виде налогового вычета. Подробности расскажет наш консультант после отправки заявки.

Оставьте заявку

Начало занятий: 6 апреля

Начало занятий: 14 июня

Отправляя заявку,  вы принимаете условия договора-оферты и даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности..
Спасибо! 
Ваша заявка принята. Наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время.
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Скидка до
-40%
до 20 мая
Хочу учиться