Каталог курсов

Включает программу трудоустройства

C изучением ИИ

Совместно с

Дата-инженер

Научитесь разрабатывать архитектуру данных и автоматизировать работу с ними. Выберете программу под свои навыки: курс подходит и начинающим, и специалистам с опытом в ИТ

Записаться

Когда

15 октября

Длительность

От 9 месяцев,

обновляем каждые полгода

Практика

Реальные задачи, более 6 крупных проектов в портфолио

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

В одном курсе — три программы под разные цели

Базовая с нуля для быстрого старта

За 12 месяцев изучите всё необходимое для начала карьеры и соберёте портфолио

Расширенная с нуля для продвинутых навыков

После базы изучите основы науки о данных (Data Science), машинное обучение и MLOps — это поможет стать специалистом более высокого уровня

Продвинутая для специалистов с опытом в ИТ

Пропустите базовые темы по SQL и Python, сразу перейдёте к профильным инструментам. Расширите компетенции в работе с данными

Программа обучения

Подробное сравнение программ курса — в документе

Поддержим на пути к новой профессии

Программа по требованиям рынка в 2026 году

Более 100 экспертов и оркестратор ИИ-агентов постоянно анализируют контент курса. Обновляем программу в среднем за 2 недели

42 вебинара с экспертами

Преподаватели регулярно проводят онлайн-занятия, где вы разберёте сложные темы и сможете сразу задавать вопросы

Постоянная поддержка

Команда курса, аспиранты и координаторы помогут с заданиями и установкой программ, ответят на вопросы в течение 24 часов

Научим использовать ИИ как помощника

GPT-4, Алиса AI, Perplexity — ваши рабочие инструменты

100+ готовых промптов, шаблоны и чек-листы — всегда под рукой

Внедряем ИИ в образование с 2023 года

Победители премии «Лидеры цифровизации» 2026*

Лидеры в ИИ-трансформации 2026*

<p><font color="#ffffff">Внедряем ИИ в <span>образование с 2023 года</span></font></p>

Работа с готовыми решениями — поддержка для ваших разработок

Keras и популярные ИИ упростят создание и обучение ваших нейросетей и агентов

Формулируйте задачи так, чтобы получать точный результат

Быстро готовьте отчёты, ТЗ и рабочую документацию

Используйте ИИ для продвинутой аналитики и сегментации данных

Пишите код и SQL-запросы без погружения в программирование

Используйте ИИ для поиска работы, оформления резюме и портфолио

Создавайте ассистентов и ИИ-наставников, экономьте время на рутине

SQL и получение данных

В программах с нуля

Научитесь с помощью SQL получать данные из БД, а также фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать их.

20 часов теории

32 часа практики

Введение в SQL. Установка и знакомство

Основы и работа с базами данных

Основы SQL

Углубление в SQL

Работа с базой данных PostgreSQL

SQL PRO

Научитесь поднимать, настраивать кластеры, масштабировать данные, писать хранимые процедуры и триггеры, понимать структуры данных, как они нормализуются и денормализуются. Погрузитесь в специфику проектирования баз данных и интеграцию с другими приложениями.

14 часов теории

28 часов практики

Командная строка. DCL и TCL

Зависимости. Нормализация. Денормализация

Масштабирование функций

Интеграция: API, Redis

Хранимые процедуры и триггеры событий

Основы проектирования: архитектурные модели, модели данных

Проектирование DWH

Познакомитесь с видами хранилищ, поймёте архитектуру DWH (хранилища данных) и его возможности. На практическом кейсе разберёте популярные инструменты работы с DWH.

17 часов теории

32 часа практики

Понятие БД, СУБД, хранилища данных

Архитектура DWH и принципы построения

Виды заказчиков в процессе разработки DWH

Data Quality и Data Governance

Обзор инструментов для работы с хранилищами данных

Python для анализа данных

В программах с нуля

Научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Научитесь получать и очищать данные, управлять их качеством, находить связи и проверять гипотезы. Сможете работать с главными аналитическими библиотеками.

50 часов теории

39 часов практики

Управляющие конструкции и коллекции

Работа с файловой системой и модули

Исключения и обработка ошибок

Регулярные выражения и основы синтаксического разбора

Библиотека NumPy

Библиотека Pandas

Data Lake & Hadoop

Познакомитесь с основным инструментом обработки больших данных. Разберётесь в возможностях управления ресурсами кластера.

14 часов теории

15 часов практики

Основы Hadoop: архитектура

Data Lake(озеро данных) vs Data Warehouse (хранилище данных)

HDFS: логика работы, Namenode и Datanode

MapReduce: алгоритм и решение задач

Yarn, Pig & Hive

HBase & Cassandra: возможности и основные характеристики

Управление и администрирование кластера

Обзор Apache Ambari, Apache Ranger, Apache Atlas

Продвинутые методы работы с данными

Изучите способы обработки разных видов данных. Узнаете, что такое оркестратор и какие задачи он решает. Поймёте, как эффективно преобразовывать данные в хранилищах.

16 часов теории

12 часов практики

Apache Spark: основные команды и RDD

Spark SQL: DataFrame API и Dataset API

Архитектура Spark: компоненты и идеи

Apache Airflow: основные сущности для построения задач и взаимодействие сущностей

Data Build Tool как инструмент ETL

Организация ETL-процессов с помощью Apache NiFi

Работа с потоковыми данными

Поймёте особенности работы с потоковыми данными. Разберётесь в логике работы брокеров сообщений.

12 часов теории

9 часов практики

Устройство Clickhouse и загрузка данных в корпоративное хранилище

Устройство Kafka и работа с кластером

Конфигурация Kafka Streams

Kafka Streams Interactive Queries, Kafka Streams Processor API, Kafka Connect

Spark Streaming: характеристики и особенности использования

Создание простого приложения на Spark Structure Streaming + Kafka

Работа с данными в облаке

Познакомитесь с основными облачными провайдерами. Поймёте преимущества использования облачного хранилища для работы с данными. Выполните практические упражнения в облачной среде Yandex Cloud.

11 часов теории

19 часов практики

Построение пайплайна в облачной среде

Работа с виртуальными машинами

Хранение и анализ данных в облаке

Прогнозирование затрат и оптимизация расходов

Обеспечение безопасности в облаке

DevOps и автоматизация

Нейросети для технических задач

Новое в программе

Научитесь решать задачи разработки и аналитики с помощью генеративного искусственного интеллекта. Сможете писать SQL запросы и код с помощью ИИ, даже если вы новичок в этой теме.

2,2 часа теории

1,5 часа практики

Изучите возможности ChatGPT в работе с таблицами в Excel и Google Sheets

Узнаете, какие возможности для продвинутой работы с данными предоставляет GPT-4

Поиск работы с помощью генеративного ИИ

Новое в программе

Узнаете, как с помощью генеративных нейросетей оформить резюме и портфолио, эффективно подготовиться к собеседованию.

Этот курс проходит в формате видеолекций и не привязан к строгому графику, вы можете изучить материалы в своём темпе.

1,4 часа теории

1,5 часа практики

Темы расширенной и продвинутой программ

Введение в DS & ML

Познакомитесь с основными задачами машинного обучения. Научитесь работать с очисткой данных. Поймёте, как при помощи обученных моделей решать задачи.

38 часов теории

33 часа практики

Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия

Классификация: Логистическая регрессия и SVM

Оценка точности модели, переобучение, регуляризация

Работа с качеством данных

Деревья решений

Поиск выбросов и генерация новых признаков

Feature Selection

Ансамблирование

MLOps

Узнаете, зачем нужен DevOps. Разберётесь в пайплайне разработки ML-моделей.

8 часов теории

25 часов практики

Что такое DevOps / MLOps

Docker и микросервисная архитектура

Технологии контейнеризации, k8s

Оркестраторы

CI/CD

Мониторинг

Инструменты DevOps для обучения ML-моделей

Deploy ML-моделей

Бонусные темы помогут развивать карьеру

Основы визуализации

Поймёте, как создавать наглядные визуализации, доносить информацию и создавать истории с помощью данных.

Английский для аналитиков

Изучите термины, чтение документации, лексику для собеседований и резюме.

Основы Java

В расширенной и продвинутой

Освоите Java — это пригодится для автоматизации обработки данных и разработки служебных утилит.

Облачная инфраструктура. Курс от Yandex Cloud

Основы облачных технологий

Познакомитесь с основами облачных технологий и возможностями Яндекс Облака

Виртуальные машины и принципы их работы

Изучите виртуалки, научитесь их создавать и настраивать

Обеспечение безопасности облака

Узнаете, как обеспечить безопасность облака и почему она критически важна

Создание среды разработки

Разберётесь, как работать с виртуалками и с командной строкой, научитесь разворачивать среду разработки

Нетология на вашей стороне

Поэтому мы создали гибкую систему поддержки студентов

Вернём деньги

В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого —рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Читать условия

Поможем оформить налоговый вычет — 13%

Чтобы получить вычет в течение трёх лет после даты оплаты обучения, нужно официально работать и уплачивать подоходный налог

Поменяем программу обучения

Если вы сомневаетесь или вам не подошла профессия, вы можете выбрать другую. Сменить курс можно один раз в процессе обучения

1Запись на обучение

2Выбор способа оплаты

3Оплата

...

15 месяцев обучения

Оплатите обучение или получите консультацию

Частями без переплат

3 439 ₽/месяц

6 877 ₽ на 36 месяцев

Одним платежом

со скидкой 15%

105 220

₽

247 577 ₽

-50%

акция действует

до 31 октября

Нашли дешевле? Сделаем скидку

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Возможность получить налоговый вычет — 13%

По всем вопросам 8 (800) 301-39-69 по будням с 10 до 19 по МСК. Бесплатно по России