Курсы по Big Data и Data Engineering
Освойте профессиональные инструменты обработки больших данных: Hadoop, Apache Spark и Kafka. Подборка курсов для старта карьеры Data Engineer и построения высоконагруженных систем.
14 курсов из 3 школ
Go
Инженер данных
Start Go
Инженер данных с нуля
-80% IoT
Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)
Go
Инженер данных - переподготовка
-50% Go
Apache Spark
-60%
IoT
Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)
Яндекс Практикум
Инженер данных
Start Яндекс Практикум
Инженер данных с нуля
Go
Apache Kafka База
Go
Apache Kafka База
Start Go
Apache Kafka для разработчиков и аналитиков
Start Go
Apache Kafka для разработчиков и аналитиков
Start Go
Apache Kafka для разработчиков и аналитиков
Go
Инженер данных
FAQ
Частые вопросы о профессии Data Engineer и обучении Big Data.
Что такое Big Data и зачем это изучать?
Big Data — это совокупность инструментов и подходов для обработки огромных массивов данных, которые невозможно обработать стандартными методами. Изучение этих технологий открывает путь к профессии Data Engineer — одной из самых высокооплачиваемых в IT.
Нужно ли знать программирование для старта?
Да, базовые знания необходимы. Чаще всего требуется знание Python или Java/Scala, а также уверенное владение SQL. Многие курсы включают модули по выравниванию знаний языка программирования в начале обучения.
В чем разница между Hadoop, Spark и Kafka?
Hadoop — это экосистема для хранения и пакетной обработки данных. Apache Spark — движок для быстрой обработки данных в оперативной памяти (в том числе в реальном времени). Kafka — брокер сообщений для потоковой передачи данных между системами. Инженер данных обычно использует их в связке.
Чем Data Engineer отличается от Data Scientist?
Data Engineer строит инфраструктуру: собирает, чистит и организует хранение данных (ETL-процессы). Data Scientist анализирует эти данные, строит гипотезы и модели машинного обучения. Инженер создает «трубопровод», а ученый анализирует то, что по нему течет.
Какой компьютер нужен для работы с Big Data?
Для локального обучения и экспериментов желательно иметь минимум 16 ГБ оперативной памяти (лучше 32 ГБ) и процессор уровня Core i5/i7 или аналог AMD. Однако в реальной работе и на многих курсах вычисления происходят на удаленных кластерах или в облаке, поэтому требования к личному ПК снижаются.
Сколько времени занимает обучение?
Комплексные программы профессии «Инженер данных» длятся от 6 до 12 месяцев. Интенсивы по конкретным инструментам (например, только Spark или Kafka) можно пройти за 1-2 месяца.
Нужна ли высшая математика?
Для Data Engineer математика менее критична, чем для Data Scientist. Важнее понимать алгоритмы, структуры данных, теорию баз данных и основы статистики. Глубокое знание матанализа обычно не требуется.