Расписание ближайших практических курсов по Kafka, Greenplum, Spark, Clickhouse, Data Scienсe и другим технологиям Big Data
Специализации курсов по большим данным
Обучение data-инженеров, аналитиков, ML-специалистов и архитекторов данных. От основ работы с большими данными до production ML-систем и корпоративной архитектуры данных.
Руководители и владельцы
Управляйте data-проектами осознанно. Разберетесь в современном российском стеке: GigaChat и Kandinsky для AI-задач, ClickHouse для аналитики, Yandex Cloud и Selectel для инфраструктуры. Поймете, сколько стоит внедрение ML-моделей, как собрать команду дата-инженеров и оценивать их работу. Научитесь считать ROI от Big Data проектов. Только конкретика и реальные кейсы.
ML инженеры и Data Scientists
Создавайте AI-решения от классического ML до генеративных моделей. Работайте с GigaChat и Kandinsky через API, обучайте open source LLM (LLaMA, Mistral, Saiga) для русского языка, стройте RAG-системы на Qdrant - российской векторной БД. Разворачивайте модели в production с MLflow и DVC, настраивайте inference через Ollama и vLLM. От файнтюнинга до мониторинга качества - полный цикл ML-разработки.
Архитекторы данных и ML систем
Проектируйте корпоративную архитектуру данных по DAMA DMBOK. Выстраивайте data governance: политики управления, качество данных, metadata management, data lineage. Разрабатывайте концептуальные и логические модели данных для аналитических систем и ML. Создавайте архитектурные паттерны для ML pipeline - от сбора данных до production моделей.
Аналитики данных
Извлекайте инсайты из больших объемов данных для бизнес-решений. Пишите сложные SQL-запросы к ClickHouse и Trino, анализируйте данные в Python с помощью AI, проводите A/B тесты и проверяйте статистические гипотезы. Проектируйте витрины данных, стройте realtime дашборды на FineBI и SuperSet, находите аномалии и тренды. От сырых цифр до готовых отчетов для руководства.
Дата инженеры
Стройте надежные data pipelines от источников до витрин данных. Разрабатывайте ETL/ELT процессы с Apache Airflow и dbt, настраивайте потоковую обработку через Kafka и Flink, работайте с ClickHouse и объектными хранилищами. Проектируйте data lake архитектуры, обеспечивайте качество данных на каждом этапе. Разворачивайте решения в облаках и on-premises с автоматизацией через CI/CD.
DEVOPS-инженеры
Разворачивайте микросервисные приложения для data-платформ и ML-систем. Пишите код на Python для автоматизации инфраструктуры и интеграции сервисов. Автоматизируйте deployment с CI/CD pipelines на базе Docker и Kubernetes. Обеспечивайте отказоустойчивость и масштабируемость систем обработки данных в облаках и on-premises.
