<aside> ❗ Могут быть изменения до сентября

</aside>

О чём курс

Обработка большого количества данных нужна везде: в управлении производством, государственных сервисах, бизнесе, онлайн-торговле. Данные нужно собирать, хранить и контролировать их достоверность.

На курсе студент будет загружать данные в распределённые системы хранения, обрабатывать их с помощью инструментов кластерных вычислений и строить потоки данных.

Этот курс подойдёт тем, кто хочет:

• научиться работать со стеком big data;
• разобраться, как получать обучающие выборки для моделей машинного обучения;
• научиться выстраивать потоки данных;
• самостоятельно построить витрину данных (data mart);
• узнать, как контролировать консистентность данных — например, чтобы ответить на вопрос «А почему метрика поменялась?»;
• построить карьеру ML-инженера или продуктового аналитика.

Фича курса. Студенты будут решать реальные задачи и работать с настоящей инфраструктурой: S3, Kafka, Apache Spark, ClickHouse, Apache Airflow.

Пререквизиты

• Курс «Основы Python»
• Курс «Python для анализа данных»
• Курс «SQL и базы данных»

Академическая нагрузка

2 пары в неделю.

Команда курса

Untitled