Описание курса:
Научитесь строить потоковые пайплайны с Apache Kafka и Flink, создавать data lake'и на AWS, запускать ML-воркфлоу на Spark и интегрировать LLM-модели в продакшн-системы. Этот курс создан, чтобы запустить вашу карьеру и сделать вас востребованным дата-инженером завтрашнего дня. Почему Data Engineering — новая большая профессия в IT?
Data Engineering стремительно становится одной из самых быстрорастущих и востребованных профессий в мире технологий. С ростом числа AI-продуктов, аналитических систем и real-time приложений компании активно развивают свои дата-инфраструктуры, что подталкивает спрос на специалистов.
Только за прошлый год было создано более 20,000 новых вакансий дата-инженеров, а общее количество открытых позиций в Северной Америке приблизилось к 150,000, что ясно демонстрирует взрывной рост индустрии.

При этом зарплаты впечатляют:
Начальный уровень - от $80,000 до $110,000 в год
Средний и старший уровень - до $190,000–$200,000+
Более того, дата-инженеры играют стратегическую роль: они создают фундамент для систем машинного обучения, аналитики и AI, без которых невозможны современные технологические продукты. С дальнейшим ростом AI спрос на дата-инженеров будет только расти, создавая отличные возможности для долгосрочной карьеры и финансовой стабильности.
Почему именно этот буткемп?
Наш буткемп разработан так, чтобы быть максимально полным и практичным, без лишней теории и устаревших туториалов. Вы будете учиться шаг за шагом и строить реальные проекты на тех же инструментах, что используют профессионалы.
Вы начнете с Apache Spark, обрабатывая реальные данные Airbnb и осваивая масштабные вычисления. Затем создадите современный data lake на AWS с использованием S3, EMR, Glue и Athena. Научитесь оркестрации пайплайнов с Apache Airflow, построите потоковые системы на Kafka и Flink, и даже интегрируете машинное обучение и LLM (Large Language Models) прямо в пайплайны.
В результате вы научитесь строить end-to-end системы продакшн-уровня - именно такие навыки ищут работодатели.

Что внутри курса?
Введение в Data Engineering
Поймете, как устроена современная дата-инженерия и что нужно для старта.
Обработка больших данных с Apache Spark
Учитесь работать с большими наборами данных, используя DataFrame API, UDF, агрегации и оптимизацию.
Создание data lake на AWS
Стройте масштабируемые хранилища данных, используя S3, EMR и Athena.
Пайплайны с Apache Airflow
Автоматизируйте и управляйте задачами, обрабатывайте ошибки, планируйте и запускайте Spark-джобы.
ML с Spark MLlib
Встраивайте машинное обучение в свои пайплайны - классификация, регрессия, подбор моделей.
AI и LLM в дата-инженерии
Используйте Hugging Face и другие инструменты для интеграции LLM в обработку данных.
Потоковая обработка с Apache Kafka и Flink
Создавайте real-time системы, обрабатывайте события, работайте с потоками в реальном времени.
Результат
После окончания курса вы не просто посмотрите видео - вы станете настоящим дата-инженером, готовым строить системы, которые нужны компаниям сегодня.
Тысячи наших выпускников уже работают в Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook, Shopify и других топовых компаниях.
Многие из них начинали с нуля. Так почему бы не стать следующим?

Материал на английском языке