О курсе
Вы узнаете, как выстраивать архитектуру и автоматизировать пайплайны для областей аналитики с высокой нагрузкой.
Кому подойдет
ETL-разработчикам, аналитикам и Data Scientists, разработчикам (Scala, Python, Java), системным администраторам
Начало занятий
Начало курса:уточняйте на сайте школы
Длительность курса:8 месяцев
Формат обучения и учебные материалы
видеолекции, домашние работы, вебинары с практикой
Вы научитесь
Предобрабатывать данные с помощью Python
Внедрять принципы гибкого подхода MLOps
Обрабатывать real-time данные
Разрабатывать и планировать сложные рабочие процессы
Строить работающий пайплайн в облачной среде
Выстраивать инфраструктуру для больших данных
Программа курса
Python
Data Lake & Hadoop
Продвинутые методы работы с данными
Работа с потоковыми данными
Работа с данными в облаке
Введение в DS & ML
MLOps
Особенности обучения в школе
7 кейсов в портфолио
Вход в профессиональные сообщества
Помощь в трудоустройстве в компании-партнеры
Диплом профессиональной переподготовке установленного образца
Помощь в обучении от координатора и наставников
