ТОП-10 рекомендуемых онлайн-курсов по Big Data 2025 года

[ProductStar] Продакт AI и BigData (2 мес)

Стоимость: 34 900 руб.

Длительность обучения: 2 месяца

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://productstar.ru/product-mini-course-ai

Интенсивный онлайн-курс разработан для тех, кто хочет научиться создавать BigData-продукты и применять AI в своей работе. За 2 месяца обучения вы освоите навыки управления сложными технологичными продуктами и сможете применять полученные знания на практике.

Особенности обучения:

• Комфортный темп обучения – вы сами выбираете скорость прохождения курса.
• Практика от спикеров – применение навыков на реальных кейсах.
• Сопровождение ментором – помощь в построении эффективного обучения и прохождении испытательного срока при трудоустройстве.
• 70% обучения – практика на основе реальных кейсов крупных компаний.
• Защита финального проекта – создание проекта, его защита и добавление в портфолио.
• Карьерный центр ProductStar – помощь в трудоустройстве (более 80% студентов трудоустраиваются во время обучения).

Программа курса включает изучение следующих тем:

• Определение бизнес-точек роста с помощью ML.
• AI-продукты и машинное обучение.
• Внедрение ML-задач в компании.
• Работа с BigData/ML-командой.
• Работа с датасетами и моделями.
• Валидация бизнес-результатов запуска AI/ML функциональности.
• SQL, машинное обучение, нейронные сети, рекомендательные системы.
• Методологии анализа больших данных и организация команды.
• Основы работы в Hadoop и MapReduce.
• Soft skills для продакта.

Чему научит курс:

• Внедрять ML-задачи.
• Оценивать профит и трудоёмкость AI/ML-функциональности.
• Снижать риски неудачного завершения AI/ML-проектов.
• Выстраивать AI-стратегии.
• Работать с BigData- и ML-командой.
• Использовать датасеты и модели.

Для кого этот курс:
Курс подходит для тех, кто хочет точечно прокачать свои навыки в области AI и BigData.

[Яндекс Практикум] Инженер данных

Стоимость: 98 000 руб.

Длительность обучения: 6,5 месяцев

Уровень сложности: Для новичков и специалистов с опытом.

Сайт: https://practicum.yandex.ru/data-engineer

Этот интенсивный курс по Big Data предназначен для обучения специалистов навыкам разработки архитектуры данных, необходимым для работы инженером данных. За 6,5 месяцев обучения студенты освоят проектирование пайплайнов, создание витрин и хранилищ данных, а также научатся обрабатывать данные с помощью различных инструментов. Практический подход к обучению подразумевает выполнение 9 проектов, которые впоследствии войдут в портфолио выпускника.

Целевая аудитория:

• Специалисты по Data Science и аналитики, желающие освоить новые инструменты и перейти на роль инженера данных.
• Начинающие инженеры данных, стремящиеся систематизировать знания и получить практический опыт.
• Практикующие разработчики, заинтересованные в получении навыков инженера данных для использования на текущей должности или смены работы.

Необходимые знания для поступления:

Для успешного обучения на курсе необходимы знания SQL и Python. В SQL требуются знания базового синтаксиса (SELECT, GROUP BY, WHERE, HAVING, JOIN), вложенных запросов, оконных функций и индексов. В Python необходимы знания базового синтаксиса, структур данных (списки, словари, кортежи), базовых операций с Pandas и основ объектно-ориентированного программирования.

Инструменты и технологии:

Python, SQL, Metabase, Airflow, PostgreSQL, MongoDB, Docker, Redis, Yandex.Cloud, Kafka, Hadoop, Apache Spark, Spark Streaming, NoSQL.

Формат обучения:

• Обучение онлайн с гибким графиком.
• Практический подход с первого дня обучения.
• Работа с реальными инструментами: оркестраторами, контейнерами и BI-системами.
• Выполнение 9 учебных проектов, которые войдут в портфолио.
• Выполнение выпускного пет-проекта на основе открытых источников.
• Поддержка опытных наставников — практикующих инженеров данных.
• Помощь в поиске работы после окончания курса: составление резюме, подготовка к собеседованиям.

Программа курса:

Курс разбит на модули, охватывающие такие темы, как актуализация модели данных, DWH, ETL-процессы, проверка качества данных, аналитические базы данных, организация Data Lake, потоковая обработка данных и облачные технологии. Каждый модуль включает в себя теоретическую часть, практические задания и проекты. Длительность курса — 6,5 месяцев, рекомендуемая нагрузка — от 12 часов в неделю. Предусмотрен бесплатный вводный модуль длительностью 5 часов.

[Нетология] Аналитик данных: расширенный курс

Длительность обучения: От 13 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://netology.ru/programs/data_analyst_ultimate

Курс предлагает углубленное изучение инструментов и навыков, необходимых для успешной карьеры в сфере анализа данных. Программа построена таким образом, чтобы предоставить слушателям не только теоретические знания, но и обширную практику, которая поможет им стать конкурентоспособными на рынке труда.

Особенности курса:

• Расширенный набор навыков, позволяющий решать сложные рабочие задачи и претендовать на более высокие позиции.
• Большое количество практических заданий (более 35) и 8 масштабных проектов для портфолио.
• Возможность выбора продвинутого тарифа с воркшопами, которые помогут определиться с направлением карьеры.
• Поддержка в трудоустройстве: помощь в составлении резюме, портфолио, прохождение тестовых собеседований, доступ к карьерному клубу и базе вакансий.
• Гибкий формат обучения: вебинары, видеолекции, практика. Возможность двигать дедлайны и приостанавливать обучение.
• Обратная связь от экспертов по выполненным заданиям.
• Поддержка наставников в процессе обучения.
• Доступ к учебным материалам в личном кабинете и мобильном приложении.
• Возможность получить диплом о профессиональной переподготовке.

Для кого этот курс:

Курс подходит для тех, кто хочет освоить профессию аналитика данных с нуля или расширить свои знания и навыки в этой области. Опыт работы в сфере аналитики не обязателен.

Программа обучения:

Программа обучения состоит из трех этапов:

1. Базовые модули и воркшопы: изучение основ аналитического мышления, статистики, SQL и Python. Воркшопы помогут выбрать направление для карьерного старта.
2. Расширенные модули: изучение ключевых продуктовых метрик, технологий работы с большими данными, методов визуализации данных и A/B-тестирования.
3. Дипломный проект: подготовка проекта по анализу данных на основе предложенного или собственного датасета.

Чему научит курс:

• Работать с SQL и PostgreSQL.
• Использовать Python для обработки данных и создания отчетов.
• Применять статистические методы.
• Проводить A/B-тесты.
• Работать с Big Data с помощью Python и PySpark.
• Визуализировать данные с помощью Power BI.

[OTUS] Spark Developer

Стоимость: 83 000 руб.

Длительность обучения: 4 месяца

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://otus.ru/lessons/spark/

Этот углубленный курс по Spark предназначен для освоения самых мощных инструментов обработки больших данных, что делает его идеальным выбором для специалистов в области Big Data. Программа ориентирована на практическое применение Spark и закрепление знаний через сложные домашние задания и выпускной проект.

Для кого этот курс:

• Инженеры данных, желающие углубить знания Spark.
• Специалисты DataOps, желающие познакомиться с промышленным применением Spark.
• Data Scientist'ы, интересующиеся применением Spark в машинном обучении.

Необходимые знания:

Базовое знание Java и Scala, знание SQL.

Особенности обучения:

• Онлайн формат обучения: вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа, записи которых сохраняются в личном кабинете.
• Общение с преподавателями и группой в Telegram.
• Выполнение домашних заданий с обратной связью от преподавателя.
• Разработка индивидуального выпускного проекта на основе выполненных домашних заданий: создание ETL-системы на основе Hadoop, включающей загрузку данных из источников, Data Lake на основе Hive и лямбда-архитектуру для реалтайм-аналитики на основе Spark.

Программа курса включает изучение следующих тем:

• Введение в Spark и Scala.
• Работа с большими данными: Hadoop, Hive, HiveQL, запуск Spark в Hadoop и Kubernetes.
• Spark API: RDD, DataFrame, Dataset, Spark SQL, Arrow и Pandas API, разработка UDF и UDAF.
• Взаимодействие Spark с различными источниками данных: файлы, СУБД, потоковая обработка данных, разработка коннекторов.
• Дополнительные возможности Spark: машинное обучение (Spark ML), работа с графами, тестирование приложений.
• Промышленное использование Spark: оркестрация, мониторинг и оптимизация приложений.
• Проектная работа.

Чему научит курс:

Курс научит разрабатывать приложения Spark, модели машинного обучения, запускать Spark в Hadoop и Kubernetes, писать тесты, обрабатывать различные типы данных (табличные, потоковые, гео-данные и графы), настраивать мониторинг Spark-приложений.

Преподаватели:

Обучение ведут эксперты-практики с опытом работы в ведущих компаниях, которые делятся своим опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутую обратную связь по домашним заданиям.

[МИПО] Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)

Длительность обучения: 4 месяца

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://mipo.msk.ru/professions/ITtechnologies/bolshie-dannye-big-data-i-internet-veshhej-io-t

Программа профессиональной переподготовки знакомит с основами Big Data и IoT и помогает применять полученные знания на практике.

Особенности обучения:

• Программа разработана практикующими экспертами и сертифицирована.
• Выдаваемые документы вносятся в Федеральный реестр ФИС-ФРДО.
• Обучение проводится дистанционно, что позволяет совмещать учебу с работой.
• Актуальная программа, основанная на исследованиях рынка и требованиях работодателей.
• Преподают ведущие российские и зарубежные эксперты.

Формат обучения:

• Онлайн-вебинары с возможностью просмотра записей.
• Разборы реальных кейсов.
• Лекционные и дополнительные материалы.
• Общение с одногруппниками и куратором.
• Тестирование после каждой дисциплины.
• Видео-материалы с практическими упражнениями.

Для кого эта программа:

• Начинающие специалисты.
• Лица со средним профессиональным или высшим образованием (любой профиль).
• Желающие сменить профессию или получить новую.
• Инженеры, желающие повысить квалификацию.

Чему вы научитесь:
Работа с базами данных, анализ данных, цифровая экономика, цифровая трансформация, работа с Big Data, работа с IoT.

Инструменты, которые вы изучите:
Big Data, IoT.

Краткая программа курса: 8 тематических модулей, включая базы данных, анализ данных, цифровую экономику, цифровую трансформацию, Big Data.

[ProductStar] Python, BI и BigData

Стоимость: 64 900 руб.

Длительность обучения: 3,5 мес.

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://productstar.ru/analytics-datascience-course

Курс предлагает глубокое погружение в область Big Data анализа с использованием Python. Программа разработана, чтобы предоставить студентам практические навыки и теоретические знания, необходимые для успешной карьеры в BI-аналитике и работе с большими данными. 70% курса посвящено практике, что позволяет закрепить полученные знания на реальных кейсах.

Целевая аудитория:

Курс предназначен для тех, кто стремится начать карьеру в BI-аналитике, углубить свои знания в области анализа данных с помощью Python, а также для специалистов, желающих повысить свою квалификацию и перейти на новый уровень в карьере.

Особенности обучения:

• Видеоуроки на обучающей платформе.
• Персональный ментор.
• Практические задания на основе реальных кейсов.
• Разработка и защита финального проекта.
• Помощь в трудоустройстве: определение карьерного трека, подготовка резюме и сопроводительного письма, тренировка прохождения собеседований.

Программа обучения:

Программа курса охватывает широкий спектр тем, связанных с анализом данных и Big Data, включая:

• Python для анализа данных (pandas, автоматизация выгрузки и обработки данных)
• SQL запросы (написание запросов для аналитики)
• Работа с Big Data (нейронные сети, Tableau, Power BI)
• Разработка рекомендательных систем
• Машинное обучение
• Работа с инструментами: Data Analysis Expressions, GitLab, Tableau, SQL, Yandex DataLens, Git, Power BI.

В рамках программы студенты изучат основы Python, работу с Yandex DataLens и Power BI, модели данных и табличные вычисления, машинное обучение и нейронные сети, а также принципы создания рекомендательных систем.

Навыки и знания после окончания курса:

После окончания курса студенты смогут:

• Анализировать данные с помощью Python.
• Работать с SQL-запросами.
• Визуализировать данные с помощью Tableau и Power BI.
• Использовать нейронные сети для анализа больших данных.
• Создавать рекомендательные системы.
• Работать с инструментами: Data Analysis Expressions, GitLab, Tableau, SQL, Yandex DataLens, Git, Power BI.

Бонусные курсы:

• Google Sheets и Excel
• Основы разработки
• Бизнес-английский

Бонусные курсы расширят кругозор студентов в смежных областях и помогут им стать более востребованными специалистами.

Образовательная платформа:

Обучение проходит на платформе ProductStar, которая предоставляет студентам доступ к видеоурокам, чатам, тренажерам, домашним заданиям и AI-помощнику. Платформа регулярно обновляет контент, чтобы студенты получали самые актуальные знания.

[Нетология] Дата-инженер

Стоимость: 147 000 руб.

Дата начала: 18 февраля 2025

Длительность обучения: 19 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://netology.ru/programs/data-engineer

Этот курс позволит вам освоить востребованную профессию дата-инженера в сфере Big Data, даже если вы новичок в этой области. Вы научитесь работать с большими данными, автоматизировать процессы и разрабатывать архитектуру данных. Всего за 12 месяцев обучения вы сможете претендовать на должность инженера данных с высоким окладом на рынке с низкой конкуренцией.

Для кого этот курс:

Курс подходит для тех, кто хочет начать карьеру в Big Data или углубить свои знания в области data engineering.

Особенности обучения:

• Формат обучения: вебинары, видеолекции, практические задания
• Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке
• Длительность обучения: от 19 месяцев
• Гибкий график: возможность сдвигать дедлайны, смотреть записи вебинаров, приостанавливать обучение до 6 месяцев
• Доступ к материалам: онлайн в личном кабинете, возможность скачивания для офлайн обучения, мобильное приложение
• Поддержка: обратная связь от экспертов, помощь наставников и координаторов
• Тренажер для работы с кодом: выполнение задач, написание кода в браузере, мгновенная проверка, помощь экспертов
• Карьерная поддержка: помощь в составлении резюме, прохождении собеседований, поиске стажировок и вакансий
• Возврат средств: возможность вернуть деньги, если обучение не подойдет

Программа обучения:

Программа курса включает в себя изучение SQL, Python, Hadoop, Spark, Airflow, Kafka, ClickHouse, Yandex Cloud, Kubernetes, Prometheus и других инструментов для работы с Big Data. Она построена на основе анализа рынка труда и включает в себя:

• SQL и получение данных
• SQL PRO
• Проектирование DWH
• Tableau для визуализации данных
• Python для анализа данных
• Data Lake & Hadoop
• Продвинутые методы работы с данными
• Работа с потоковыми данными
• Работа с данными в облаке
• Введение в DS & ML
• MLOps
• Английский для специалистов по работе с данными (бонусный модуль)
• Дипломный проект

Чему вы научитесь:

Курс научит вас проектировать схемы хранилищ данных, создавать ETL/ELT-процессы, работать с облачными платформами, применять машинное обучение в анализе данных, презентовать результаты и многое другое. Вы получите практические навыки работы с инструментами Big Data, такими как:

PostgreSQL, Pentaho, Docker, Apache Spark, Apache Airflow, Ansible, Python, Apache Kafka, ClickHouse, Yandex Cloud, Kubernetes, Prometheus.

Проекты для портфолио:

В процессе обучения вы выполните 6 масштабных проектов для портфолио: разработка SQL-запросов, реализация процедуры ETL, разработка отчета по OLAP-кубу, настройка окружения и обучение модели, построение пайплайна в облачной среде, документирование ETL-процессов.

Преподаватели:

Обучение ведут практикующие эксперты из ведущих компаний, таких как Yandex, Сбер, Dodo Brands и других.

[OTUS] Data Engineer

Стоимость: 114 000 руб.

Длительность обучения: 5 месяцев

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://otus.ru/lessons/data-engineer/

Курс предлагает освоить данную профессию с нуля, делая упор на практику в Yandex Cloud. Программа обучения построена таким образом, чтобы предоставить слушателям структурированные знания о современных подходах и инструментах, используемых в работе Data Engineer.

Для кого этот курс?

• Для разработчиков, желающих расширить свои навыки и решать специфические задачи в области Data Engineering.
• Для системных администраторов, стремящихся освоить работу с Hadoop, Greenplum, Clickhouse и другими системами данных.
• Для архитекторов, которые хотят углубить свои знания о продвинутых системах больших данных, лямбда- и каппа-архитектуре, а также подходе Data Lakehouse.

Необходимые знания:

• Опыт разработки на Java/Python
• Основы работы с БД: SQL, индексы, агрегирующие функции
• Базовые знания ОС: работа с командной строкой, доступ по SSH

Будет плюсом:

• Навыки работы с Docker
• Знакомство с компонентами экосистемы Hadoop
• Понимание основ машинного обучения

Особенности обучения:

• Практика в Yandex Cloud: бесплатное предоставление ресурсов для выполнения практических заданий.
• Онлайн-формат: вебинары, доступ к записям и материалам.
• Домашние задания с обратной связью от преподавателей.
• Активное комьюнити: общение с преподавателями и другими студентами в Telegram-группе.
• Подготовительный курс по Python в подарок.

Чему научит курс?

Курс Data Engineer научит вас разворачивать, налаживать и оптимизировать инструменты обработки данных, адаптировать датасеты для дальнейшей работы, создавать сервисы, использующие результаты обработки больших объемов данных, а также принимать участие в разработке архитектуры данных в компании. Вы получите целостную картину задач современного бизнеса в области Data Engineering и роли специалиста в их решении.

В процессе обучения вы изучите такие инструменты и технологии, как:

• Docker
• Greenplum
• ClickHouse
• Hadoop
• Data Lake
• NoSQL
• ELK
• Apache Kafka
• Apache Ni-Fi
• Apache Airflow
• Apache Hive
• Apache Spark
• BI инструменты

Эксперты:

Программу ведут практикующие инженеры данных из разных сфер бизнеса с большим опытом работы.

Практический опыт:

В течение курса вы будете создавать работающий продукт, решая прикладные задачи. Многие студенты находят или меняют работу еще во время обучения.

Карьерные мероприятия:

• Публичный разбор резюме
• Публичное прохождение собеседования
• Воркшопы
• Размещение резюме в базе OTUS

Формат обучения:

• Интерактивные вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа.
• Практические домашние задания с поддержкой преподавателей.
• Активное комьюнити в Telegram-группе.

Программа курса включает следующие модули:

1. Введение
2. DWH
3. Хранение данных
4. Загрузка данных
5. Запросы к данным и трансформация
6. Предоставление данных для аналитики и машинного обучения
7. DataOps
8. Выпускной проект

Сертификат:

По окончании обучения выдается сертификат OTUS о прохождении курса.

[OTUS] Greenplum для разработчиков и архитекторов баз данных

Стоимость: 66 000 руб.

Длительность обучения: 3 месяца

Уровень сложности: Для новичков

Сайт: https://otus.ru/lessons/greenplum/

Курс посвящен углубленному изучению Greenplum, мощной аналитической системы управления базами данных, предназначенной для работы с большими объемами информации (Big Data). Этот курс поможет освоить Greenplum и эффективно применять его в анализе данных.

Целевая аудитория:

• Data Engineer
• Аналитики данных
• BI-разработчики
• Архитекторы БД
• Руководители команд, менеджеры, CTO
• Backend-разработчики

Особенности обучения:

Онлайн-формат обучения включает вебинары два раза в неделю по 2 академических часа, доступ к записям которых сохраняется навсегда. Предусмотрены домашние задания с обратной связью от опытных преподавателей-практиков, работающих с Greenplum и другими инструментами Big Data более 5 лет. Активное общение в Telegram-чате с преподавателями и другими студентами.

Формат обучения:

• Интерактивные вебинары (2 раза в неделю по 2 ак. часа)
• Домашние задания с обратной связью
• Общение в Telegram-чате
• Финальный проект

Программа обучения:

1. Введение в Greenplum: Архитектура, развертывание и базовая конфигурация.
2. Устройство БД и базовые концепты: SQL в Greenplum, инструменты PXF и gpfdist, оптимизация запросов.
3. Администрирование: Управление транзакциями, хранилищем данных, памятью, ресурсами, безопасность, мониторинг.
4. Хранилища данных: Принципы построения, моделирование данных, аналитические функции, машинное обучение.
5. Проектная работа: Разработка и защита финального проекта на основе полученных знаний.

Навыки и знания:

Курс научит использовать Greenplum для работы с Big Data, проектировать и администрировать базы данных, оптимизировать запросы, строить хранилища данных и применять аналитические функции. Выпускники получат практические навыки работы с MPP-СУБД Greenplum, поймут ее отличия от PostgreSQL и других MPP-СУБД, а также научатся применять Greenplum в реальных проектах. Студентам предоставляются промокоды Яндекс Облака для работы на курсе.

[OTUS] Apache Kafka

Стоимость: 98 000 руб.

Длительность обучения: 3 месяца

Уровень сложности: Для продвинутых

Сайт: https://otus.ru/lessons/kafka/

Курс посвящен изучению Apache Kafka и предназначен для специалистов, желающих научиться применять эту технологию в реальных проектах. Kafka — это сервис, обеспечивающий высокопроизводительную передачу сообщений в режиме реального времени между различными системами. Он используется для потоковой аналитики, взаимодействия между сервисами, передачи данных в хранилище и других задач.

Для кого этот курс?

• Разработчики, стремящиеся оптимизировать работу микросервисов и повысить надежность системы.
• Инженеры данных, заинтересованные в построении систем обработки данных.
• DevOps, SRE Engineer, архитекторы, желающие использовать Kafka в своей работе.

Особенности обучения:

• Онлайн-формат: вебинары 2 раза в неделю по 2 академических часа, доступны в записи.
• Общение с преподавателями и группой в Telegram.
• Домашние задания с обратной связью от преподавателей.
• Выпускной проект, который станет частью портфолио.
• Возможность совмещать учебу с работой.

Чему научит курс?

• Развертывать и настраивать Kafka.
• Работать с брокерами и темами.
• Использовать базовые API.
• Разрабатывать программы на фреймворках Kafka Streams, Spring, Akka, ZIO.
• Интегрировать Kafka с другими системами.
• Настраивать мониторинг и безопасность.
• Работать с ksqlDB и Schema Registry.
• Использовать REST API для работы с Kafka.

Программа курса включает следующие модули:

• Введение.
• Администрирование и внутреннее устройство Apache Kafka.
• Программирование.
• Потоковая обработка данных.
• Дополнительные фреймворки.
• Интеграция.
• Проектная работа.

Преподаватели курса – эксперты-практики с большим опытом работы в ведущих IT-компаниях. Они делятся своим опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания.