Курс «Инженерия данных»
Живые вебинары, Вебинары в записи, Видеоуроки, Консультации, PDF-пособие/книга / Самостоятельно с наставником / Обучение в ЛК на сайте автора
Постройте карьеру дата-инженера. Обучайтесь у преподавателей — практиков рынка, наполняйте портфолио кейсами и проходите стажировки в компаниях-партнерах.
Обновлено: 26.08.2025
Источник изображения: Unsplash
Не пропустите старт
1 сентября
Через 156 дней
Стоимость курса:
1 ₽/мес.- Можно вернуть до 13% стоимости курса, оформив налоговый вычет
- Доступен в рассрочку
- Оплата на сайте автора. Цена может отличаться.
- 21 месяц
- Обучение: в ЛК на сайте автора
- Когда будете учиться: строго по расписанию
- Уровень сложности: для новичков
- Бонусы: для всех учеников
- Демодоступ
- Домашние задания: есть, с проверкой, обязательные
- Сопровождение: куратором
- Диплом
- Стажировка
- Техническая поддержка: в рабочее время, чат в вк, чат в мессенджере, электронная почта, телефон
- Доступ: сразу после оплаты
Рекомендуем для начала ознакомиться с бесплатным материалом
Получить бесплатноЧему вы научитесь?
- Проектировать пайплайны.
- Обрабатывать данные разными инструментами.
- Программировать в Python, SQL и Java.
- Работать с системами хранения данных.
- Управлять ETL-процессами.
О курсе
- Описание
- Программа
- Особенности
Программа по подготовке инженеров данных — это обучение ключевым навыкам, необходимым для проектирования и обработки данных. Студенты изучат языки программирования Python, SQL и Java, научатся работать с различными системами хранения данных, включая облачные решения. Обучение проходит на платформе ВШЭ. Видеолекции доступны в любое время, а семинары проводятся в прямом эфире. Гибкий график позволяет совмещать учебу с работой, а команда сопровождения «Нетологии» поддерживает студентов на всех этапах.
Первый семестр включает освоение библиотек Python, изучение синтаксиса SQL и реляционных баз данных, а также работу с командной строкой и открытым исходным кодом. Студенты также познакомятся с теорией вероятностей и математической статистики, что поможет в анализе данных. Во втором семестре акцент будет сделан на проектирование баз данных и навыки ETL.
В рамках программы «Инженерия данных» предусмотрены направления:
- Проектирование и моделирование различных типов баз данных: документоориентированных, ключ-значение, колоночных и графовых.
- Применение алгоритмов для построения безопасной архитектуры данных.
- Создание минимум двух практических проектов.
В результате обучения студенты овладеют навыками работы с большими данными, проектирования и оптимизации витрин данных, а также интеграции процессов между дата-инженерами и дата-аналитиками, что обеспечит их успешную карьеру в области обработки данных.
Первый семестр
- Библиотеки Python: Изучение синтаксиса и основ работы с библиотеками Python.
- SQL: Моделирование и проектирование реляционных баз данных, разработка приложений, использующих базы данных.
- Инструменты промышленной разработки: Работа с командной строкой, текстовыми редакторами и системами контроля версий.
- Теория вероятностей и математическая статистика: Основы статистики, законы распределения и методы описания данных.
- Нереляционные базы данных: Использование нереляционных баз для хранения и анализа данных.
Второй семестр
- Проектирование баз данных: Овладение навыками проектирования различных видов баз данных и ETL-процессов.
- Безопасность компьютерных систем: Проведение аудитов безопасности и оценка рисков.
- Алгоритмический инструментарий: Разработка новых алгоритмов и решение вычислительных задач.
- Производственная практика: Практика в компании-партнере или на текущем рабочем месте.
- МагоЛего: Выбор дисциплины из общего пула ВШЭ, включая машинное обучение и нейронные сети.
Особенности учебного процесса
-
ФорматСамостоятельно с наставником
Живые вебинары / Вебинары в записи / Видеоуроки / Консультации / PDF-пособие/книга
Обучение в ЛК на сайте автора -
Демодоступ
-
Продолжительность21 месяц
-
Уровень сложностиДля новичков
-
Когда вы будете учитьсяСтрого по расписанию
-
Домашние заданияЕстьС проверкойОбязательные
-
Документ об обученииДиплом Защита дипломной работы
-
Обязательное выполнение итоговой работы
-
СопровождениеКуратором
-
Общение с группойФорум или чат внутри ЛК
-
Техническая поддержкаВ рабочее времяЧат в вкЧат в мессенджереЭлектронная почтаТелефон
-
Перспективы после обученияСтажировка
-
БонусыДля всех учеников
-
Что понадобится для обученияДиплом бакалавра либо специалиста. Базовые знания математики и программирования
-
В рассрочку
Кто автор курса?
Ответы на вопросы о курсе
Отзывы о курсе «Инженерия данных»
Редакция ИнфоХит не несет ответственности за содержание отзывов, результаты обучения индивидуальны.
Размещая отзыв или комментарий, вы соглашаетесь с правилами и даете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями.
Я расширил свои компетенции в построении отказоустойчивых систем обработки данных и успел применить полученные знания как в коммерческом, так и в личных проектах.
Нравится, что программа сочетает академический подход и реальные кейсы из индустрии. Преподаватели — практикующие специалисты, которые делятся опытом и помогают решать актуальные задачи. Ценю гибкость формата обучения: можно совмещать учёбу с работой, а к материалам всегда открыт доступ.
Тем, кто задумывается о поступлении, советую заранее оценить свои цели и мотивацию. Программа требует вовлечённости, сил и времени, но это отличная возможность получить актуальные знания и выйти на новый уровень в карьере. Лучше всего подготовиться и заранее иметь базовые знания по Python, SQL и основам работы с данными — это значительно облегчит обучение. Советую активно участвовать в проектах и взаимодействовать с одногруппниками и преподавателями — это помогает быстрее освоить материал и расширить сеть профессиональных контактов.
Выбор во многом связан с авторитетом ВШЭ. Сильно привлёк формат удалённой учёбы, поскольку я не привязан к одному месту и периодически перемещаюсь. Плюс зарплатные предложения сильно выше моих текущих.
Программа очень насыщенная, учиться непросто, так как был большой перерыв в обучении и мои рабочие навыки никак не пересекаются с инженерией данных. Лекции проходят вечером, и даже если не успел попасть на лекцию, то на следующий день можно посмотреть всё в записи, а вопросы задать преподавателю в чате.
У нас много замечательных преподавателей. Все профессионалы своего дела, часто делятся своими рабочими кейсами. Это очень интересно и помогает лучше разобраться в теме.
Да и чат группы у нас интересный. Стараемся помогать друг другу, обсуждаем домашние задания. Группа достаточно дружная и весёлая. Иногда организуем встречи одногруппников в Москве.
Если бы я решила поступать сейчас, то я бы снова выбрала эту программу, так как она интересная, актуальная и включает несколько разных направлений для профессионального развития.
Преподаватели — настоящие профессионалы, которые не только обладают фундаментальными знаниями, но и активно применяют их на практике. Они умеют объяснять сложные концепции так, что даже самые непонятные темы становятся ясными и доступными.
Программа развивает критическое мышление и умение решать сложные задачи. Мы учимся не просто работать с данными, а выстраивать целостные архитектуры, оптимизировать процессы и находить нестандартные решения.
Спасибо специалистам НИУ ВШЭ и Нетологии за возможность быть на шаг впереди, за вдохновение и за то, что они делают образование не просто полезным,
а по-настоящему увлекательным. Это программа для тех, кто хочет стать лучшим в области инженерии данных.
Не так давно окончил курс «Системный аналитик», но уже успел применить полученные знания в деле, так как третий месяц работаю по этой специальности, и теперь могу в полной мере оценить пройденный курс.
Из того, что мне понравилось, это в первую очередь структурированность курса, подача материала, практическая направленность. Курс разделен на модули. По каждому модулю проводится ряд теоретических занятий, и затем закрепляется всё практикой, в том числе и в рамках домашнего задания. Сразу скажу, что домашнее задание выполнять было интересно, хотя не всегда я понимал, что от меня требуется, после первого прочтения. Приходилось вникать, где-то гуглить, где-то обращаться за помощью. Но для прокачки скиллов так даже лучше. Очень помогало то, что часто теоретические знания сразу накладывались на практические примеры из реальной жизни. Однако, иногда таких примеров не хватало, было бы здорово, если б их было больше.
Здорово, что преподаватели умеют доносить сложные вещи простым языком. Я хоть и имею небольшую базу знаний в IT, некоторые термины не до конца понимал на момент начала обучения. Поэтому доступное объяснение на бытовых примерах было очень кстати. По анализу требований для меня стал показательным модуль. Было бы здорово, чтоб остальные модули также дополнялись схемами, краткими пояснениями, чтоб было меньше лирических отступлений и больше именно профессиональной информации. Например, модуль по тестированию мне показался маленьким. Хотелось бы большего раскрытия темы. Если б ещё добавили интерактивные задания, было б вообще отлично. Тоже самое могу сказать про модуль по документированию АПИ, не хватило практических примеров. Ещё понравился модуль по моделированию бизнес процессов – наиболее полный и практичный, не раз уже доводилось использовать оттуда знания. По SQL, кстати, тоже емкий модуль, отличная подача материала.
Многое, конечно, зависит от преподавателя. Разные модули ведут разные преподаватели. У каждого свое видение. И хотя все модули в принципе дают базу, дают понимание объекта и проблемы, всё равно по некоторым как будто требуется больше часов изучения, больше материалов. И ещё, было б здорово, если б на старте выдавали список литературы, где можно было б ознакомиться заранее с терминами и получить уже какое-то представление о предстоящем модуле. Мне кажется, так было б более продуктивным обучение. Но это опять же на мой взгляд.
В целом, обучением я доволен. Не пожалел, что прошел. Тем более, что после удалось успешно, как я считаю, начать свою профессиональную деятельность в этой сфере
Для себя особенно отметил практическую составляющую курса. Помимо теоретических знаний постоянно давались задания для отработки изученного материала. Так на самом деле усваивается гораздо лучше. Да и в таком режиме сразу всё, что получил на курсе, можно применять в деле. Вообще подача материала очень доступная. Но есть у меня замечание по поводу доступа к сайту gpT energernel. У меня возникли сложности с оформлением подписки, из-за чего некоторые процессы подзатянулись. Так что стоит как-то заранее этот момент продумывать.
Преподавателей курса не постесняюсь назвать профессионалами в своем деле. Лично у меня на все вопросы нашлись ответы. Что примечательно, преподавателей несколько, все они из разных сфер деятельности. Поэтому на курсе нейросети рассматриваются с разных сторон, в разных областях применения и с разным опытом.
Для меня особенно актуальным был модуль применения нейросетей в анализе данных. Собственно, я за этим и пришел. Но, помимо этого, открыл для себя и другие возможности – создавать презентации с помощью нейросети, оценивать конкурентов, проекты, расходы на проекты и т.д.
Что ещё отмечу, все записи уроков были доступны в личном кабинете. Вообще часть материала подается в виде записи вебинаров. Я скептически к таким вещам отношусь, всё-таки живое общение для меня более продуктивно. Но тут порадовало, что все вебинары актуальны на сегодняшний день, вся информация соответствует текущим реалиям, и её можно использовать при работе с современными версиями нейросети. Т.е. получается, можно через годик ещё раз прийти на этот же курс и получить информацию по работе с уже новыми нейросетями с их современным функционалом. Это классно, не всегда обучающие курсы идут в ногу со временем, по опыту знаю. Кстати, хоть на курсе и не изучали нейросеть grok, с полученными знаниями я смог самостоятельно освоить азы.
Живые занятия были более интересными в силу постоянного обсуждения, возможности получить пояснения, в частности на реальных примерах.
Сейчас у меня есть желание продолжить изучение нейросетей на более глубоком уровне, а также внедрить их в своей профессиональной деятельности. Этот курс всё же начальный, и некоторые темы давались обзорно. Сейчас же хочется более детального погружения в тему
Редакция ИнфоХит не несет ответственности за содержание отзывов, результаты обучения индивидуальны.
Размещая отзыв или комментарий, вы соглашаетесь с правилами и даете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями.
Я расширил свои компетенции в построении отказоустойчивых систем обработки данных и успел применить полученные знания как в коммерческом, так и в личных проектах.
Нравится, что программа сочетает академический подход и реальные кейсы из индустрии. Преподаватели — практикующие специалисты, которые делятся опытом и помогают решать актуальные задачи. Ценю гибкость формата обучения: можно совмещать учёбу с работой, а к материалам всегда открыт доступ.
Тем, кто задумывается о поступлении, советую заранее оценить свои цели и мотивацию. Программа требует вовлечённости, сил и времени, но это отличная возможность получить актуальные знания и выйти на новый уровень в карьере. Лучше всего подготовиться и заранее иметь базовые знания по Python, SQL и основам работы с данными — это значительно облегчит обучение. Советую активно участвовать в проектах и взаимодействовать с одногруппниками и преподавателями — это помогает быстрее освоить материал и расширить сеть профессиональных контактов.
Выбор во многом связан с авторитетом ВШЭ. Сильно привлёк формат удалённой учёбы, поскольку я не привязан к одному месту и периодически перемещаюсь. Плюс зарплатные предложения сильно выше моих текущих.
Программа очень насыщенная, учиться непросто, так как был большой перерыв в обучении и мои рабочие навыки никак не пересекаются с инженерией данных. Лекции проходят вечером, и даже если не успел попасть на лекцию, то на следующий день можно посмотреть всё в записи, а вопросы задать преподавателю в чате.
У нас много замечательных преподавателей. Все профессионалы своего дела, часто делятся своими рабочими кейсами. Это очень интересно и помогает лучше разобраться в теме.
Да и чат группы у нас интересный. Стараемся помогать друг другу, обсуждаем домашние задания. Группа достаточно дружная и весёлая. Иногда организуем встречи одногруппников в Москве.
Если бы я решила поступать сейчас, то я бы снова выбрала эту программу, так как она интересная, актуальная и включает несколько разных направлений для профессионального развития.
Преподаватели — настоящие профессионалы, которые не только обладают фундаментальными знаниями, но и активно применяют их на практике. Они умеют объяснять сложные концепции так, что даже самые непонятные темы становятся ясными и доступными.
Программа развивает критическое мышление и умение решать сложные задачи. Мы учимся не просто работать с данными, а выстраивать целостные архитектуры, оптимизировать процессы и находить нестандартные решения.
Спасибо специалистам НИУ ВШЭ и Нетологии за возможность быть на шаг впереди, за вдохновение и за то, что они делают образование не просто полезным,
а по-настоящему увлекательным. Это программа для тех, кто хочет стать лучшим в области инженерии данных.