Онлайн-курс, вебинар Инженер данных (Data Engineer)

Практический курс для специалистов, которые работают с данными: от их получения из разных источников до подготовки для аналитики и отчётов. Участники научатся строить надёжные процессы обработки информации, контролировать качество данных и быстро реагировать на проблемы в потоках. Программа охватывает как ежедневные задачи поддержки, так и стратегические изменения: оптимизацию хранилищ, миграцию на новые платформы, внедрение автоматизации. Особое внимание уделяется взаимодействию с аналитиками и продуктовыми командами, чтобы данные приносили реальную пользу бизнесу. После курса специалисты смогут обеспечить стабильную поставку качественных данных, снизить количество ошибок в отчётах и помочь компании принимать более обоснованные решения.

Целевая аудитория курса Data Engineer: ETL-разработчик, Data Engineer, аналитик данных с кодом, backend-разработчик в data-команде, ML-инженер с фокусом на инфраструктуру, технический лид направления данных

Ценность для участника аудитория курса Data Engineer: возможность систематизировать разрозненные знания, научиться предотвращать проблемы с данными до их появления и стать экспертом, который не просто «перекачивает» информацию, а строит надёжные и понятные процессы.

Ценность для компании (ROI в обучение) аудитория курса Data Engineer: Внедрение отработанных практик позволяет сократить время подготовки данных для аналитики на 30–50% и уменьшить количество ошибок в отчётах из-за проблем с качеством данных на 60%. Оптимизация хранения и обработки информации обеспечивает возврат вложений в обучение за 4–6 месяцев за счёт экономии вычислительных ресурсов и снижения затрат на исправление ошибок.

Особенности аудитория курса Data Engineer:

• Минимум теории, максимум прикладных решений, составляем документы, готовые к внедрению в практику предприятия сразу в аудитории.
• Примеры от реальных российских компаний: практика на кейсах. Отрабатываем навыки через игры: приезжаете на рабочее место и понимаете, как делать.
• Инструменты, которые можно применять без инвестиций или с минимальными расходами: даем только то, что уже прошло апробацию у наших практикующих преподавателей на реальном бизнесе.

ДЕНЬ 1. Инженер в ИТ-системах: ответственность, требования, риски

• Роль инженера в ИТ-командах и проектах. Где заканчивается зона ответственности разработчиков, архитекторов, эксплуатации и где начинается личная ответственность инженера.
• ИТ-решение как источник рисков. Почему «это просто конфигурация», «временный костыль», «маленький скрипт» приводит к инцидентам, простоям и потерям.
• Работа с требованиями в ИТ. Разница между бизнес-требованиями, техническими требованиями, ограничениями инфраструктуры и допущениями команды.
• Проверка и уточнение ТЗ и user story. Типовые дефекты требований: неявные SLA, неопределённые нагрузки, неучтённые сценарии отказов.
• Фиксация исходных условий. Версии ПО, окружения, данные, зависимости, внешние сервисы как обязательная часть инженерной фиксации.
• Допущения в ИТ-проектах. Облачные сервисы, доступность каналов, нагрузка, данные, поведение пользователей — чем опасны незафиксированные ожидания.
• Переход от устных договорённостей к управляемым артефактам. Технические записи, ADR, RFC, архитектурные заметки как защита инженера.
• Документация, которая реально нужна ИТ-инженеру. Что должно быть зафиксировано, даже если «никто не читает».
• Нормативы, политики и регламенты в ИТ. Внутренние стандарты, требования безопасности, SLA, compliance — где инженер обязан их учитывать.
• Минимальный комплект инженерных документов в ИТ-проекте. Требования, архитектурные решения, допущения, изменения, эксплуатационные инструкции.

ДЕНЬ 2. Изменения и управляемость ИТ-решений

• Изменения в ИТ как норма. Новые требования, баги, рост нагрузки, обновления — почему «потом поправим» опасно.
• Процедура работы с изменениями. Когда изменение требует оценки рисков, пересогласования и фиксации последствий.
• Экономика ИТ-решений. Как архитектурные и инженерные выборы влияют на затраты, SLA, репутацию и масштабируемость.
• Стоимость инцидентов. Простои сервисов, деградация производительности, потери клиентов, штрафы по SLA.
• Стоимость переделок. Рефакторинг, миграции, переработка пайплайнов, переразвертывание инфраструктуры.
• Одностраничное технико-экономическое обоснование ИТ-решения. Проблема, варианты, риски, стоимость владения, рекомендация.
• Согласование технических решений. Как разговаривать с бизнесом, продуктом и руководством на языке последствий.
• Коммуникации инженера в ИТ. Взаимодействие с разработкой, эксплуатацией, безопасностью, продуктом и менеджментом при изменениях.
• Инциденты и сбои. Когда инженер обязан фиксировать проблему и почему «быстро починили и забыли» создаёт повторные аварии.
• Технические отчёты и постмортемы. Как фиксировать причины, решения и предотвращать повторение.

ДЕНЬ 3. Специализация курса для Data Engineer

• Поддержка потоков данных. Работа с потерями и задержками.
• Контроль качества данных. Выявление неконсистентности.
• Эксплуатация хранилищ. Баланс производительности и стоимости.
• Обслуживание ETL/ELT-процессов.
• Взаимодействие с аналитиками и продуктом.
• Управление версиями схем.
• Контроль доступов к данным.
• Работа с инцидентами в пайплайнах.
• Документирование источников и трансформаций.
• Поддержка SLA по данным.
• Перестройка архитектуры данных.
• Оптимизация производительности.
• Миграция хранилищ.
• Изменение моделей данных.
• Внедрение новых источников.
• Оценка последствий для аналитики.
• Автоматизация контроля качества.
• Пересмотр политик доступа.
• Анализ экономического эффекта.
• Фиксация изменений в документации.