Логотип Academy Market
Каталог курсов
0
Логотип Academy Market
Наверх
Изображение подборки
Обновлено

26.05.2025

Автор

Эвелина Газиева

На чтение

15 минут

Топ-16 курсов Data Engineer

Дата-инжиниринг – это перспективное направление для тех, кто хочет работать с большими данными и помогать бизнесу принимать стратегически верные решения. Многие компании располагают большим количеством данных, которые нужно собирать, очищать и передавать в аналитический отдел на изучение. Дата-инженер умеет работать с базами данными, создавать функциональную инфраструктуру, а также переносит результаты своей работы в понятный для аналитиков формат. Получить необходимые навыки вы можете на одном из онлайн-курсов по data engineering, представленных в нашей подборке. 

Так как область big data является продвинутой сферой в IT технологиях, на некоторых курсах от вас потребуется знание языка программирования, например, Python, или опыт работы с базами данных. Но если вы не обладаете этими навыки, рассмотрите программы обучения для новичков. 

Ниже представлены 16 курсов по дата инжинирингу

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы получите комплексные навыки по обработке и анализу данных, освоите профессиональные инструменты и выполните итоговый проект для вашего портфолио.

1.
Data Architecture
2.
Data Lake
3.
DWH
4.
NoSQL/NewSQL
5.
MLOps
6.
Выпускной проект

Чему вы научитесь

Обрабатывать и хранить большой объем данных
Использовать компоненты экосистемы Hadoop
Работать с реляционными и NoSQL базами данных
Адаптировать датасеты для дальнейшей аналитики
Проектировать хранилища данных

Программа курса

Для того, чтобы учиться на курсе, вам необходимо обладать базовыми знаниями Java или Scala, уметь работать в командной строке Unix/Linux, а также иметь опыт в Docker. Наличие этих навыков может гарантировать вам успешное прохождение программы курса. За 3 месяца вы получите необходимые знания, которые отработаете на практике. 

1.
Введение
2.
Развертывание кластера Apache Kafka
3.
Программирование
4.
Потоковая обработка данных
5.
Интеграция
6.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Проводить мониторинг Kafka
Разворачивать Kafka
Проектировать архитектуру с Kafka
Использовать базовые API
Настраивать мониторинг и безопасность
Логотип школы
3 473 ₽ в месяц
125 040 ₽
208 400 ₽
Ещё -10% по промокоду

Программа курса

Вас ожидает годовой курс лекций и вебинаров, на котором вы освоите всю необходимую теорию, опробуете свои навыки на практических заданиях. На момент окончания обучения в вашем портфолио будет свыше 10 успешных проектов.

1.
SQL и получение данных
2.
Data Warehouse
3.
Business Intelligence решения и многомерная модель данных
4.
Python
5.
Data Lake & Hadoop
6.
Продвинутые методы работы с данными
7.
Работа с потоковыми данными
8.
Работа с данными в облаке
9.
Введение в DS & ML
10.
MLOps
11.
Дипломный проект

Чему вы научитесь

Проектировать схемы хранилищ
Понимать данные отчетов
Работать с data literacy
Строить конвейеры обработки данных

Преподаватели

Программа курса

В ходе онлайн-курса вы освоите языки программирования Python, Java и SQL, сможете проектировать базы данных, внедрять модели машинного обучения, пройдёте стажировку в партнёрской компании Нетологии, примете участие в дата-хакатоне и защитите ВКР.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения

Чему вы научитесь

Владеть языками программирования Python, SQL и Java
Трансформировать и обрабатывать данные
Работать с большими массивами данных
Проводить облачные вычисления
Применять принципы DevSecOps
Иллюстрация к факту

Наиболее востребованная специальность

Согласно исследованию DICE TECH JOB REPORT, в 2020 году спрос на дата-инженеров по сравнению с предыдущим годом вырос в полтора раза. Эта профессия занимает первое место по быстрорастущей потребности среди технических специалистов, обогнав Data Scientist, Бэкенд-разработчиков, Devops инженеров и других. По прогнозу, инженер по данным будет оставаться самым востребованным направлением. 

Программа курса

Онлайн-курс познакомит вас с особенностями работы с экосистемой Hadoop и Spark-приложениями, после чего вы закрепите полученные знания на практике и разработаете ETL-систему в качестве итогового проекта.

1.
Scala
2.
Hadoop
3.
Spark
4.
Streaming
5.
Apache Hive
6.
Обслуживающие системы
7.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Собирать проекты на Scala
Организовывать сбор, хранение и обработку Big Data
Управлять базами данных на основе платформы Hadoop
Применять фреймворк Flink
Работать со слабоструктурированными данными в Hive

Преподаватели

Логотип школы
42 790 ₽
77 800 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Курс продлится 10 недель. За это время вы освоите несколько теоретических блоков и сможете отработать новые знания в практических заданиях. 

1.
Введение в искусственные нейронные сети
2.
Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
3.
Сверточные нейронные сети
4.
Оптимизация нейронной сети
5.
Transfer learning & Fine-tuning
6.
Обработка естественного языка (NLP)
7.
Сегментация и Детектирование объектов
8.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
9.
What's next? Продвинутые нейронные сети

Чему вы научитесь

Писать нейросети
Применять конструкции Python
Пользоваться машинным обучением
Обучать модели по принципу Deep Learning

Инструменты

Программа курса

Онлайн-программа идентична современному вузовскому образованию, но студентам не придется уезжать из родного города: все материалы можно освоить дистанционно. В результате вы получите диплом Финансового университета, большой объем знаний и практические работы для своего портфолио.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения
3.
Третий год обучения
4.
Четвёртый год обучения

Чему вы научитесь

Моделировать бизнес-процессы
Предлагать инвестиционные решения
Проводить анализ рынка
Оценивать финансовые риски
Использовать современные технологии для финансовой аналитики
Логотип школы
109 250 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

Вы будете обучаться в интенсивном формате. Занятия проходят три раза в неделю, а на выполнение домашних работ даётся две недели. Команда сопровождения поможет с любыми трудностями. Вас также ждёт работа над большим промежуточным проектом. Условия задания максимально приближены к реальным, чтобы вы могли наработать практический опыт.

1.
Интро
2.
SQL
3.
Linux
4.
БД, СУБД
5.
Git, GitHub
6.
Python
7.
Spark
8.
AirFlow
9.
DWH
10.
Защита проекта

Чему вы научитесь

Разбираться в том, как работает общее хранилище
Понимать потребности заказчика
Управлять данными и заниматься их визуализацией
Работать над автоматизацией отдельных процессов
Владеть инструментами инженера данных
Иллюстрация к факту

Data Engineer и Data Scientist: в чем разница?

Когда речь заходит о специалистах по работе с большими данными, возникает вопрос, чем отличаются профессии Data Engineer и Data Scientist. Кратко различие можно описать так: инженер занимается созданием и поддержанием инфраструктуры для обработки данных. Он работает с необходимыми инструментами, чтобы обеспечить налаженный процесс сбора и передачи данных. А дата-сайентист берет данные из созданной инфраструктуры и анализирует их. Он занимается обучением моделей для интерпретации информации. То есть, сайентист работает с готовым продуктом, который уже упорядочен инженером. 

Программа курса

Обучение проходит онлайн и сочетает теорию с практикой: студенты изучают машинное обучение, анализ данных, работу с моделями и инструментами AI, а также реализуют собственные проекты, проходя все этапы — от идеи до внедрения.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения

Чему вы научитесь

Разрабатывать модели машинного обучения для прикладных задач
Обрабатывать и анализировать большие объёмы данных
Внедрять ML-решения в цифровые продукты и сервисы
Работать с инструментами и библиотеками, такими как TensorFlow и PyTorch
Взаимодействовать с командами на всех этапах AI-проектов

Программа курса

Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы научитесь работать с потоковыми данными и освоите инженерные навыки, а также выполните итоговый проект для портфолио.

1.
Базовые вводные для старта курса
2.
Технологические основы распределенной обработки данных
3.
Основы распределенного МL
4.
Потоковая обработка данных
5.
Целеполагание и анализ результатов
6.
Вывод результатов ML в продакшн
7.
ML на Python в продакшне
8.
Продвинутые топики
9.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Работать с большими данными
Создавать ML-алгоритмы
Взаимодействовать с распределенными файловыми системами
Выводить результаты ML в продакшн
Проектировать нейронные сети

Программа курса

В процессе обучения вы поэтапно освоите основы машинного обучения, работу с большими данными и методы построения моделей. Вас ждут практические проекты, код-ревью, поддержка менторов и работа с современными ML-инструментами в реальных кейсах.

1.
Первый год обучения
2.
Второй год обучения

Чему вы научитесь

Создавать и обучать модели машинного обучения для решения реальных задач
Анализировать данные и находить в них закономерности
Работать с фреймворками вроде TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn
Внедрять ML-модели в продукты с учётом бизнес-целей
Взаимодействовать с командами и презентовать результаты

Программа курса

Пройдите обучение на онлайн-курсе по продвинутым методы работы с LLM и трансформерными моделями и станьте незаменимым специалистом, востребованным на IT-рынке. 

1.
Базовые понятия трансформерных моделей
2.
Новая эра LLM: базовые методы
3.
Продвинутые методы работы с LLM
4.
Доп. главы работы с LLM
5.
Трансформеры для других модальностей
6.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Работать с языковыми моделями
Применять передовые методы работы с LLM
Адаптировать архитектуры под широкий круг бизнес-задач
Дообучать языковые модели с учетом специфики задач
Поднимать модели в телеграм-боте

Инструменты

Иллюстрация к факту

У кого самые высокие зарплаты?

Так как профессия дата-инженера достаточная молодая, профессионалов с высокой квалификацией не хватает. Опытных или перспективных специалистов компании находят самостоятельно, предлагая им самые высокие зарплаты в IT-секторе. По данным hh.ru, новичок на позиции Junior может получать от 75 тысяч рублей, а специалист уровня Middle может рассчитывать на зарплату от 100 до 400 тысяч рублей. Senior Data Engineer не ограничены зарплатным потолком – на сервисе встречаются вакансии до 850 тысяч рублей в месяц. 

Программа курса

В течение четырёх онлайн-занятий в формате видео-лекций вы познакомитесь со спецификой деятельности аналитиков. Изучая вводный теоретический материал, вы поймете, интересна ли вам эта профессия.

1.
Как работает наука о данных
2.
Какие инструменты используют аналитики
3.
Чем отличаются профессии в аналитике
4.
С чего начать карьеру в аналитике

Чему вы научитесь

Разбираться в задачах data-специалиста и аналитика
Определять карьерные траектории в аналитике
Искать возможности для развития в сфере программирования
Логотип школы
104 000 ₽
Ещё -5% по промокоду

Программа курса

На онлайн-курсе вы научитесь проектировать DWH, разрабатывать разные типы СУБД, работать с Airflow, понимать принципы хранения Big Data, использовать облако, применять программу Tableau, управлять данными и ML-моделями.

1.
1. Проектирование DWH
2.
2. Реляционные и MPP СУБД
3.
3. Автоматизация ETL-процессов
4.
4. Big Data
5.
5. Промежуточный проект
6.
6. Облачное хранилище
7.
7. Визуализация данных
8.
8. Big ML
9.
9. Управление моделями
10.
10. Управление данными

Чему вы научитесь

Проектировать детальный слой Data Warehouse
Понимать различия строения реляционных и MPP баз данных
Понимать принципы распределённого хранения и обработки Big Data
Автоматизировать ETL-процессы
Обучать ML-модели

Программа курса

Во время обучения вас научат работать с многомерными свертками и создавать NLP. После курса вы в течение месяца будете выполнять сложную дипломную работу под руководством наставника, которая станет главным украшением вашего портфолио. 

1.
Пререквизиты
2.
Персептрон
3.
Многослойная нейронная сеть
4.
Свёрточные сети
5.
Современные свёрточные архитектуры
6.
Рекуррентные сети
7.
Механизм внимания
8.
Компьютерное зрение
9.
Работа с текстом
10.
GAN
11.
Итоговый проект

Чему вы научитесь

Выбирать данные из линейной регрессии с помощью генератора
Решать задачи с использованием Beam-Search и Teacher Forcing
Реализовывать сеть генерации
Строить языковые модели

Инструменты

Программа курса

Программа курса сочетает в себе онлайн-обучение, включая вебинары, взаимодействие с преподавателями и однокурсниками в телеграме, выполнение домашних заданий и получение обратной связи. Дважды в неделю проводятся вебинары продолжительностью два академических часа. Их можно смотреть в записи в удобное время. Домашние задания выполняются по каждому отдельному аспекту итогового проекта. По окончании курса студенты получают полностью готовый выпускной проект.

1.
Рабочее окружение и библиотеки для CV
2.
Нейронные сети и глубокое обучение
3.
Стандартные задачи CV
4.
Генеративные модели
5.
Продвинутые методы CV
6.
Оптимизация, инференс и подготовка к продакшену
7.
Проектная работа

Чему вы научитесь

Доводить идеи до продакшена
Пользоваться новыми инструментами CV
Решать любые задачи компьютерного зрения
Использовать современные библиотеки

Инструменты

В заключение

Так как бизнес в настоящее время преимущественно работает в онлайн-сегменте и собирает большое количество разнообразных данных, дата-инженер является востребованной и перспективной профессией. Вне зависимости от сферы специалист сможет реализоваться в профессиональном плане: в IT основыми компетенциями будут создание инфраструктуры данных (хранилищ, облачных систем) и владение инструментами для их обработки, в финансовом секторе Data Engineer сможет заняться оптимизацией и анализом финансовых показателей, в маркетинге вы сможете работать с анализом поведения пользователей. В любой сфере вы найдете применение своим знаниям и навыкам. 

На онлайн-курсах преподают эксперты в области big data с большим опытом работы. Вы будете учиться у лучших представителей отрасли и тренироваться на примерах из реальных рабочих задач дата-инженера. Некоторые курсы включают в себя работу над масштабным учебным проектом, который поможет вам понять ньюансы работы. Будьте готовы к тому, что придется упорно стараться, чтобы освоить материал. Вы будете изучать языки программирования Python и SQL, научитесь работать с библиотеками и фреймворками pandas и airflow, а также сможете освоить другие инструменты, например, Bash, NiFi, Hadoop, Kafka. И в результате обучения вы сможете стать высококвалифицированным специалистом.