Первые 6 месяцев обучения бесплатно
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 продакшн с помощью Kubernetes.

Длительность

11 месяцев

Требования

Опыт работы
с базами данных

Результат

12 проектов
в портфолио

Формат обучения

Онлайн-обучение,
2 раза в неделю

Бизнес ищет
инженеров Cloud Data

200 000 ₽

Средняя зарплата
*Данные взяты с сайтов по поиску работы
Cloud Data Engineer
Санкт-Петербург
200 000 руб.
Data Engineer
Москва
180 000 руб.
ETL-разработчик
Томск
160 000 руб.
IT Deployment Cloud Engineer
Екатеринбург
175 000 руб.

Станьте инженером Cloud Data

Актуальные навыки

Вы научитесь запускать виртуальные серверы, разворачивать приложения с микросервисной архитектурой и работать со Spark, ClickHouse, Greenplum, ADB, Kafka, JupyterHub и Kubeflow в Kubernetes.

Также вы научитесь строить эффективные data lake и data warehouse с разделением на слои данных, работать с каталогом метаданных, организовывать эксперименты с моделями машинного обучения и выводить эти модели в продакшен.




Качественные инсайты

Преподаватели курса — практикующие дата-сайентисты и архитекторы Group, X5 Retail Group и «Магнита». Они помогут освоить все необходимые навыки и ответят на вопро

Экспертиза Mail.ru Cloud Solutions

Курс разработан вместе с экспертами из платформы Mail.ru Cloud Solutions. На её базе вы потренируетесь работать с облаками, разберёте кейсы и пополните портфолио новыми проектами.

Курс для junior- и middle-специалистов

Аналитиков
и инженеров данных

DevOps-
специалистов

Системных
администраторов

Помогаем развивать карьеру

Консультируем

Поможем проанализировать ваши компетенции и пути карьерного развития. Все студенты, которые обращаются в центр карьеры GeekBrains, выходят на работу по специальности.

Помогаем с резюме

Чтобы вы выгодно выделялись на фоне конкурентов, наши HR-специалисты помогут составить резюме.

Составляем подборку вакансий

Менеджер по трудоустройству отправляет подборки вакансий, а вы откликаетесь на самые интересные.

Помогаем получить работу мечты

Дадим советы, как пройти собеседование, и поздравим с оффером :-)

Выпускники GeekBrains востребованы на рынке

Программа обучения

Чтобы поддерживать программу актуальной, мы можем изменить некоторые уроки или состав преподавателей.

*

Подготовительный блок

Linux. Рабочая станция

Основы работы в Linux. Потренируетесь писать регулярные выражения и скрипты в bash. Узнаете, как работать с процессами и управлять файлами, сервисами, загрузкой и пользователями.

• Установка.

• Настройка и знакомство с интерфейсом командной строки.

• Пользователи. Управление пользователями и группами.

• Загрузка ОС и процессы.

• Устройство файловой системы Linux. Понятие файла и каталога.

• Введение в скрипты bash. Планировщики задач crontab и at.

• Управление пакетами и репозиториями. Основы сетевой безопасности.

• Введение в docker.

• Дистрибутив Ubuntu.

• Дистрибутив CentOS.

Основные сервисы на Linux для предприятия

Курс по администрированию сервисов на Linux — для специалистов, которые понимают принципы работы и построения компьютерных сетей.

• Хранение данных.

• Роутер на Linux, обеспечение безопасности.

• Сетевые сервисы.

• DNS.

• PKI и openvpn.

• Почта.

• Балансировка нагрузки.

• Сервисы высокой доступности.

• Матрицы доступов и umask.

• Подготовка окружения для работы с Python, Java, Scala.

Основы Python

Поможем освоить Python и решать на нём задачи. Курс для опытных и начинающих программистов, которые хотят познакомиться с новым инструментом разработки.

• Встроенные типы и операции с ними.

• Функции.

• Полезные инструменты.

• Работа с файлами.

• Объектно-ориентированное программирование.

• ООП. Продвинутый уровень.

• ООП. Полезные дополнения.

1
Октябрь - Декабрь

Знакомство с платформой
и новой парадигмой

4 недели, 8 тем
Основы облачных технологий

Научитесь использовать публичную облачную платформу и S3-хранилища.

  • 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


4 недели, 8 тем
Микросервисная архитектура и контейнеризация

Вы научитесь запускать виртуальные серверы в облаке, деплоить приложения с микросервисной архитектурой в Docker-контейнерах в Kubernetes.

• 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.

Итоги четверти

Вы научитесь использовать облачную платформу, запускать виртуальные серверы и разворачивать приложения с микросервисной архитектурой в Docker-контейнерах в Kubernetes.


Также вы познакомитесь с системой управления конфигураций Ansible и языком описания инфраструктуры Terraform.




2
Январь - Апрель

Сбор и обработка данных

4 недели, 8 тем
Основы data lake и data warehouse

Научитесь строить ETL/ELT-потоки с помощью облачных технологий. Познакомитесь с основами построения data lake и data warehouse.

5 недели, 10 тем
Работа с данными:  пакетная обработка (batch)

Познакомитесь с фреймворками Hadoop и Spark и средами разработки Zeppelin и JupyterHub.

Также вы поработаете с оркестраторами Airflow и Luigi, которые позволяют выстраивать процессы по обработке данных.

4 недели, 8 тем
Работа с данными: потоковая обработка (streaming)

Познакомитесь с инструментами для потоковой обработки данных: NiFi, Kafka, Spark.

Итоги четверти

Освоите инструменты дата-инженера. Научитесь строить data lake и data warehouse и работать с пакетной и потоковой обработкой данных.

3
Май - Август

Практика работы с MPP-системами и Kubernetes

4 недели, 8 тем
Распределенные системы и их эволюция в облаке

Познакомитесь с решениями на основе массивно-параллельной архитектуры (MPP). Потренируетесь работать с MPP-СУБД: Vertica, ADB, Greenplum, Clickhouse.

4 недели, 8 тем
Big Data и Kubernetes

Познакомитесь с инструментами дата-инженера и дата-сайентиста: Spark, JupyterHub, Kubeflow.

Также узнаете о специфике работы с этими инструментами в Kubernetes.

Итоги четверти

Познакомитесь с MPP-системами и потренируетесь работать со Spark, JupyterHub и Kubeflow в Kubernetes.

4
Сентябрь - Декабрь

Качество данных и практические кейсы

4 недели, 8 тем
Данные, метаданные и машинное обучение

Вы научитесь обеспечивать качество данных, работать с каталогом метаданных, организовывать эксперименты с моделями машинного обучения и выводить эти модели в продакшн.

4 недели, 8 тем
Разбор практических кейсов

Разберёте задания, которые встречаются на собеседованиях. Узнаете о проблемах работы с облачными сервисами и познакомитесь с распространёнными ошибками.

Итоги четверти

Вы научитесь управлять качеством данных и подготовитесь к собеседованию.



~

Курсы с открытой датой 

GIT

Познакомим с основными понятиями: репозиторий, коммит, тег, ветки, создание и клонирование репозитория, слияние веток, запрос истории изменений.

Преподаватели

Николай Бутенко | Архитектор в Mail.ru Cloud Solutions

Специализируется на облачной инфраструктуре и PaaS-сервисах, внедряет сложные кастомные проекты. Опыт работы с облачным технологиями 8 лет. 

Александр Волынский | PaaS-архитектор в Mail.ru Cloud Solutions

Специализируется на построении хранилищ и платформ по работе с данными, а также на PaaS-сервисах, DS- и ML-решениях в облаках. Раньше создавал хранилища данных для «Платформы ОФД» и X5 Retail Group.

Егор Котельников | Ведущий разработчик в goods.ru

Создает аналитические хранилища на базе Hadoop и Spark. Разрабатывает хранилища данных для маркетинговой аналитики, реализовывает потоковую обработку больших данных с помощью машинного обучения.
В «Платформе ОФД» разрабатывал библиотеки для больших данных, создавал хранилища и аналитические продукты. В МТС участвовал в проекте классификации пользователей по географическому перемещению. В Яндексе проходил стажировку по созданию чат-бота для приёма на работу. 

Дмитрий Кравчук | Senior Data Scientist в «Магните»

Занимается алгоритмами машинного обучения и переводом информационных систем из тестовой среды в продакшен. Руководит командой дата-сайентистов, разворачивает модели машинного обучения в распределенных системах по типу Hadoop и Azure.

Работает дата-сайентистом 3 года. До этого работал 2 года дата-инженером и 1,5 года — аналитиком данных.

Фёдор Ерин | Data Scientist в X5 Retail Group

Разрабатывает интеллектуальные системы в ритейле. Был аналитиком данных в Mail.ru Group, помогал бизнесу принимать решения на основе данных, создавал проекты с помощью машинного обучения.

Поддержка во время обучения

Преподаватели

Они регулярно разбирают практические задания, отвечают на вопросы и делятся кейсами.

Куратор чата

Присылает подборки материалов по пройденным темам, помогает поддерживать темп обучения.

Аккаунт-менеджер

Помогает записаться на курс и освоиться в личном кабинете, передаёт ваши пожелания.

Специалисты техподдержки

Решают сложности с личным кабинетом или загрузкой занятий.

Технологии, которые вы освоите

Linux

Docker

Kubernetes

Git

GreenPlum

ClickHouse

Spark

Nifi

Kafka

Hadoop

JupyterHub

Kubeflow

MLflow

Amundsen

Ваше резюме после обучения

Мои навыки:

• Организовываю облачное пространство для любой бизнес-задачи

• Работаю с микросервисными архитектурами и решаю задачи, которые требуют больших расчётов 

• Разворачиваю и управляю каталогами метаданных

• Развёртываю и поддерживаю решения, которые эффективно используют ML-модели

Иван Петров
Cloud Data Engineer

Ожидания по з/п
200 000 ₽
Локация
Краснодар
График работы
Полная занятость

Образование

GeekBrains,  Cloud Data Engineer, 2021

Опыт работы

Mail.ru Group, Проектная работа Февраль 2021 — Январь 2022

Кейсы

Трансфер данных с помощью Docker
Проект по распределённым вычислениям в облаке: Hadoop, Spark
Работа с кластером ClickHouse в облаке
Реализованный ELT/ETL-поток в облаке
Отличия MPP-СУБД и особенности джойнов в распределённых системах
Установка и настройка MLflow и Amundsen
Настройка Kubeflow в k8s

Станьте дипломированным специалистом

Вы получаете электронный сертификат и диплом о профессиональной переподготовке, их можно приложить к портфолио и показать работодателю. Обучение проводим на основании гослицензии № 040485.

Мы дарим подарки всем студентам

Стоимость курса

Рассрочка до 36 месяцев: удобно вносить небольшие суммы

Первый платёж через 6 месяцев после начала обучения

0
₽ / месяц
первые шесть месяцев
6 900
₽ / месяц
после полугода обучения

Оставить заявку

Отправляя заявку,  вы принимаете условия договора-оферты и даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.

Спасибо, ваша заявка принята!

Менеджер свяжется с вами в ближайшее время.
Упс! Что-то пошло не так

Можно ещё дешевле!

Вы можете вернуть до 13% стоимости обучения в виде налогового вычета. Подробности расскажет наш консультант после отправки заявки.

Начать обучение

Скидка на обучение 

50%

Оставьте заявку и узнайте подробности у менеджера

14
дня
00
:
00
:
00
до конца новогодней распродажи
Оставить заявку

Скорее собирайтесь у елочки: розыгрышей будет целых три. И все они среди тех, кто с 1 по 30 декабря 2020 года купит обучение на сумму от 50 000 рублей. Рассказываем по порядку.

  • У нашего Деда Мороза есть мешок подарков от Apple. Среди них — MacBook Air, iPhone 11 Pro, часы Apple Watch и наушники AirPods Pro. 
  • Разыгрываем призы трижды: 11 декабря, 21 декабря и 12 января. Участвуют те, кто купил курсы на сумму от 50 000 рублей с 1 по 30 декабря 2020. Результаты опубликуем в нашем блоге.
  • Чем раньше купите обучение, тем больше у вас шансы на выигрыш. Например, если вы оплатите курс 1 декабря, то поучаствуете во всех трех розыгрышах.

Подробнее обо всех условиях розыгрыша читайте в блоге.

Счастливого Нового года и удачи!