Онлайн курс Инженер данных от Karpov Courses
После прохождения программы вы будете работать с реляционными базами данных, в том числе MPP, понимать особенности работы распределенных систем на базе Greenplum. Также научитесь строить и автоматизировать ETL\ELT-пайплайны на базе Apache Airflow, получите опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и научитесь составлять сложные SQL запросы в Apache Hive.
Помимо этого, начнёте разбираться в архитектуре хранилищ данных (DWH), будете владеть методами многомерного моделирования, якорного моделирования и Data Vault.
Ко всему прочему, во время прохождения программы вы получите практический опыт работы со Spark в Kubernetes, узнаете основные подходы к построению хранилищ данных в облаках, основные принципы работы и подготовки данных для BI-инструментов на базе Tableau, научитесь применять ML-модели на больших данных и узнаете основные подходы к управлению данными на базе DMBOK.
Ужасно
Я настоятельно не рекомендую данный курс. Все его материалы были записаны примерно три года назад, и нет никакой возможности общаться или взаимодействовать с преподавателем. Они просто проверяют домашние задания, а поддержка обычно отвечает, что нужно искать ответы в поисковике. Утверждение о 84% трудоустроенных явно неверное. В группе только выкладывают вакансии, и это все, на поддержку рассчитывать не стоит. Я считаю, что этот курс не стоит своих денег. Он в целом не стоит никаких денег
Курс — бомба
На момент, когда началось обучение на курсе, я уже заканчивал курс «Аналитик данных» от karpovꓸcourses и работал около трёх месяцев на должности аналитика данных в крупном офлайн-ритейле.
Решил пойти на дата-инженерию, выбирал между ней и Data Science (ML), так как было интересно расти дальше. Для меня это первый опыт работы в сфере IT, моё профильное образование совершенно другое — инженер-конструктор в области машиностроения.
Курс — бомба. Честно. Сейчас, уже работая инженером данных, я добрался до middle-позиции и, оглядываясь назад, могу сказать, что я безумно благодарен за курс. Всего за несколько месяцев я сумел найти работу инженером данных, увеличил зарплату в два раза (по сравнению с аналитиком) и до сих пор использую стек технологий, который был на программе.
Более того, сейчас на текущей работе я даже внедряю некоторые инструменты, с которыми познакомился на курсе, отвечаю за их настройку и обучаю других ребят.
Конечно, уже сейчас, спустя несколько месяцев работы, я мог бы найти какие-то «минусы», придраться к тому, что иногда не хватало более глубоких примеров и боевых задач (а ещё лучше — сквозного проекта, который научил бы студентов всей Data Lineage: от источника до потребителя). Но эта придирка была бы с моей стороны не совсем корректна, если учесть, что курс практически с нуля ведёт до Junior+. Кстати, я до сих пор обращаюсь к некоторым преподавателям за советом.
Резюме: я очень доволен курсом, не жалею ни секунды о потраченных ресурсах и времени. Более того, с удовольствием бы продолжил обучение актуальным open source инструментам и технологиям, так как в нашей стране всё-таки дата-инженер — это некий мастер на все руки, и конкретно мне нужно ещё очень многое изучить и переварить.
В частности, жду курса по Docker, и поглядываю в целом за новыми направлениями у karpov.courses.
Всем рекомендую курс, но предупрежда:; здесь придётся пахать, читать, спрашивать, а уж когда будет Big Data и облака — ух! :) Эмоций будет море, но оно того стоит.
Курсом осталась очень довольна
Я записалась на курс Data Engineering после неудачного опыта обучения в другой школе. Моё терпение лопнуло и я пошла доучиваться, а на деле переучиваться.
По образованию лингвист. До того как решила вкатиться, отработала 6 лет репетитором английского. Захотелось получить навыки, которые позволили бы релоцироваться по рабочей визе, получать стабильный доход и не оказаться выкинутой с рынка труда очередным мегаобразовательным стартапом. Ещё привлекла возможность решать сложные задачи, ржавеющие мозги — явление малоприятное.
Так что в учебе было больно, тяжко и сложно. До этого что-то читала по аналитике и пыталась делать мини-проекты, но опыта в IT не было вообще никакого, только базовые знания по Python и SQL. Это был путь сплошных ошибок — бурной мотивации и дофаминовых всплесков не было, на это я даже не надеялась. Очень часто отзывы пропитаны энтузиазмом с пафосными фразами типа «влюбился сразу». Это совсем не про меня — выбирала направление прагматично, настоящий интерес появился уже ближе к концу обучения, до этого полагалась на дисциплину и чёткую цель. Сейчас кайфую, так что если вы вдруг начитались нашедших себя и не испытали особого душевного подъёма от учёбы после нескольких недель — не спешите бросать, вспомните, зачем вам это надо.
Курсом осталась очень довольна — было сложно, узнала много нового. Особенно зашли модули по куберу и DWH. Хотелось бы только больше развёрнутого фидбека и практических задач. Больше всего рада, что мне помогли найти работу. Только помощь не подразумевает, что за вас сделают всё — вам помогут, но откликаться надо будет самим. Я изначально понимала, что в эмиграции и без опыта мне дата-инжиниринг не светит: таковы были реалии мирового рынка на март этого года. Но за 6 месяцев активного поиска устроилась дата-аналитиком в международную компанию. А с опытом в аналитике уже можно будет перекатываться в инженеры.
Так что курс рекомендую, потому что он очень насыщенный и актуальный, а помощь карьерного центра — не просто маркетинговая уловка.
Курс не стоит своих денег
Курс состоит из возни с терминалом и настройкой сред и библиотек, так как преподносится это так, что вы же it спецы, должны уметь нагуглить. Ошибки в конспектах, не всегда актуальная информация с версиями библиотек, нереально долгая проверка домашек (заявлено около двух недель, но ждать будете от месяца). Мало практики по реальным полезным штукам (airflow, spark), много бесполезной практики работы с облаками.