Основы Data Engineering: Пакетные и Потоковые Конвейеры — LearnFlat

Основы Data Engineering: Пакетные и Потоковые Конвейеры

Научитесь проектировать, создавать и оркестрировать современные конвейеры данных, используя Python и SQL, от пакетной обработки до потоковой передачи в реальном времени.

⏱ 1 ч 50 мин 📚 11 уроков 🎧 Аудиоверсия

О курсе

Объем данных, генерируемых сегодня, требует надежных систем для их эффективной обработки. Современный data engineering устраняет разрыв между необработанными данными и практическими выводами, что делает его критически важным навыком для любого специалиста по данным. В этом курсе вы узнаете, как создавать полные конвейеры данных с нуля. Вы изучите основополагающие концепции, современные методы оркестрации и фундаментальные различия между пакетной и потоковой обработкой данных. Следуя письменным объяснениям и практическим фрагментам кода, вы разовьете навыки перемещения, преобразования и обеспечения качества больших наборов данных. Что вы узнаете: - Понять основополагающую терминологию data engineering, архитектуры и современный жизненный цикл данных. - Создавать надежные конвейеры пакетной обработки, используя Python и SQL. - Изучить концепции потоковой передачи в реальном времени и событийно-ориентированные архитектуры. - Практиковать современные методы преобразования данных и основы моделирования данных. - Применять современные шаблоны оркестрации для планирования, управления и мониторинга ваших рабочих процессов с данными. - Внедрять базовое тестирование и проверки качества данных для обеспечения надежности конвейеров. Курс начинается с основной терминологии и концепций архитектуры, прежде чем перейти к практическим упражнениям на основе текста. Вы будете последовательно изучать структурированные уроки, чтобы понять, как различные компоненты инфраструктуры данных сочетаются друг с другом. Предназначен для новичков, начинающих data-инженеров и разработчиков на Python, желающих перейти в data engineering. Предварительный опыт работы с конвейерами не требуется. Начните читать сегодня, чтобы заложить основу для своего пути в современный data engineering.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч 50 мин практического материала

Отзывы (2)

Mateo Torres UY Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2026-04-07T06:21:10+00:00

Por fin entendí la diferencia real entre pipelines batch y streaming, y pude montar el mío con Python y SQL.

Leonor Carvalho PT
★ 4 · 2025-04-07T08:59:16+00:00

Estava começando em engenharia de dados e queria entender de verdade a diferença entre processamento em lote e em streaming, e aqui isso ficou bem claro. O curso mostra como projetar e orquestrar pipelines usando Python e SQL, com uma progressão lógica do batch até o tempo real. Gostei especialmente da parte de orquestração, que costuma ser confusa em outros materiais. Consegui montar meu primeiro pipeline de ponta a ponta seguindo os exemplos. Senti falta de um pouco mais de profundidade na parte de streaming, mas no geral foi uma base sólida e recomendo.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство