Տվյալների ճարտարագիտության 12 առցանց դասընթացներ

Statista-ի տվյալներով՝ մինչև 2025 թվականը մեծ տվյալների շուկայի ծավալը կաճի մինչև 175 զետաբայթ՝ 41 թվականի 2019-ի համեմատ (ցուցակագրել)։ Այս ոլորտում աշխատանք ստանալու համար դուք պետք է հասկանաք, թե ինչպես աշխատել ամպում պահվող մեծ տվյալների հետ։ Cloud4Y-ը պատրաստել է տվյալների ճարտարագիտության 12 վճարովի և անվճար դասընթացների ցանկ, որոնք կընդլայնեն ձեր գիտելիքները այս ոլորտում և կարող են լավ մեկնարկային կետ լինել ամպային հավաստագրերի ստացման ճանապարհին։

Նախաբան

Ի՞նչ է տվյալների ինժեները։ Տվյալների ինժեները այն անձն է, որը պատասխանատու է տվյալագիտական ​​նախագծի տվյալների ճարտարապետության ստեղծման և պահպանման համար։ Նրա պարտականությունները կարող են ներառել սերվերի և ծրագրի միջև տվյալների սահուն հոսքի ապահովումը, տվյալների կառավարման նոր ծրագրաշարի ինտեգրումը, տվյալների հիմքում ընկած գործընթացների բարելավումը և տվյալների փոխանցման խողովակաշարերի ստեղծումը։

Կան հսկայական թվով տեխնոլոգիաներ և գործիքներ, որոնք տվյալների ինժեները պետք է տիրապետի ամպային հաշվարկների, տվյալների պահեստների, ETL-ի (արդյունահանում, փոխակերպում, բեռնում) և այլնի հետ աշխատելու համար: Ավելին, պահանջվող հմտությունների քանակը անընդհատ աճում է, ուստի տվյալների ինժեները պետք է պարբերաբար ընդլայնի իր գիտելիքների բազան: Մեր ցանկը ներառում է դասընթացներ սկսնակների և փորձառու մասնագետների համար: Ընտրեք այն, ինչը ձեզ ամենից շատ է համապատասխանում:

1. Տվյալների ճարտարագիտության նանոաստիճանի հավաստագրում (Udacity)

Դուք կսովորեք, թե ինչպես նախագծել տվյալների մոդելներ, կառուցել տվյալների պահեստներ և տվյալների լճեր, ավտոմատացնել տվյալների խողովակաշարերը և աշխատել հսկայական տվյալների հավաքածուների հետ: Ծրագրի ավարտին դուք կփորձարկեք ձեր նոր հմտությունները՝ ավարտելով Capstone նախագիծը:

տեւողությունը: 5 ամիս, շաբաթական 5 ժամ
Լեզու: Անգլերեն
Գին: $ 1695
Մակարդակսկզբնական

2. Դարձեք տվյալների ինժեների հավաստագիր (Coursera)

Նրանք դասավանդում են հիմունքներից։ Դուք կարող եք քայլ առ քայլ զարգացնել ձեր հմտությունները՝ օգտագործելով դասախոսություններ և գործնական նախագծեր։ Դասընթացի ավարտին դուք պատրաստ կլինեք աշխատել մեքենայական ուսուցման և մեծ տվյալների հետ։ Խորհուրդ է տրվում տիրապետել Python-ին առնվազն նվազագույն մակարդակով։

տեւողությունը: 8 ամիս, շաբաթական 10 ժամ
Լեզու: Անգլերեն
Գին😕
Մակարդակսկզբնական

3. Դարձեք տվյալների ինժեներ. հասկացությունների յուրացում (LinkedIn- ի ուսուցում)

Դուք կզարգացնեք տվյալների ճարտարագիտության և DevOps հմտություններ, կսովորեք, թե ինչպես կառուցել Big Data հավելվածներ, ստեղծել տվյալների խողովակաշարեր, մշակել հավելվածները իրական ժամանակում՝ օգտագործելով Hazelcast-ը և տվյալների բազան։ Hadoop.

տեւողությունը: կախված է քեզանից
Լեզու: Անգլերեն
Գին: Առաջին ամիսն անվճար է
Մակարդակսկզբնական

4. Տվյալների ճարտարագիտության դասընթացներ (EDX)

Ահա մի շարք ծրագրեր, որոնք ձեզ կծանոթացնեն տվյալների ինժեներիային և կսովորեցնեն, թե ինչպես մշակել վերլուծական լուծումներ: Դասընթացները դասակարգված են դժվարության մակարդակի համաձայն, այնպես որ կարող եք ընտրել ձեր փորձի մակարդակին համապատասխանողը: Դասընթացի ընթացքում դուք կսովորեք, թե ինչպես օգտագործել Spark-ը, Hadoop-ը, Azure-ը և կառավարել ձեռնարկության տվյալները:

տեւողությունը: կախված է քեզանից
Լեզու: Անգլերեն
Գինկախված է ընտրված դասընթացից
Մակարդակսկսնակ, միջին, առաջադեմ

5. Տվյալների ինժեներ (Տվյալների ուղեվեր)

Այս դասընթացը արժե անցնել, եթե դուք փորձ ունեք Python-ի հետ և ցանկանում եք խորացնել ձեր գիտելիքները և կառուցել տվյալների գիտնականի կարիերա։ Դուք կսովորեք, թե ինչպես կառուցել տվյալների խողովակաշարեր Python-ի և pandas-ի միջոցով, մեծ տվյալների հավաքածուներ բեռնել Postgres տվյալների բազա՝ մաքրելուց, փոխակերպելուց և վավերացնելուց հետո։

տեւողությունը: կախված է քեզանից
Լեզու: Անգլերեն
Գինկախված է բաժանորդագրության ձևից
Մակարդակսկսնակ, միջին

6. Տվյալների ճարտարագիտություն Google Cloud-ի միջոցով (Coursera)

Այս դասընթացը կօգնի ձեզ ձեռք բերել մեծ տվյալների ոլորտում կարիերա կառուցելու համար անհրաժեշտ հմտությունները: Օրինակ՝ աշխատել BigQuery-ի, Spark-ի հետ: Դուք կստանաք գիտելիքներ, որոնք օգտակար կլինեն ոլորտում ճանաչված Google Cloud Professional Data Engineer հավաստագրմանը նախապատրաստվելու համար:

տեւողությունը: 4 ամիս
Լեզու: Անգլերեն
Գին: անվճար է առայժմ
Մակարդակսկսնակ, միջին

7. Տվյալների ճարտարագիտություն, մեծ տվյալներ Google Cloud Platform-ում (Coursera)

Հետաքրքիր դասընթաց, որը գործնական գիտելիքներ է տրամադրում տվյալների մշակման համակարգերի մասին GCP-ում: Դասընթացների ընթացքում դուք կսովորեք, թե ինչպես նախագծել համակարգեր՝ նախքան մշակման գործընթացը սկսելը: Բացի այդ, դուք նաև կվերլուծեք ինչպես կառուցվածքային, այնպես էլ ոչ կառուցվածքային տվյալները, կկիրառեք ավտոմատ մասշտաբավորում և կկիրառեք մեքենայական ուսուցման մեթոդներ՝ տեղեկատվություն արդյունահանելու համար:

տեւողությունը: 3 ամիս
Լեզու: Անգլերեն
Գին: անվճար է առայժմ
Մակարդակսկսնակ, միջին

8. Սան Դիեգոյի Կալիֆոռնիայի համալսարան. Մեծ տվյալների մասնագիտացում (Coursera)

Դասընթացը հիմնված է Hadoop և Spark ենթակառուցվածքների օգտագործման և այս մեծ տվյալների մշակման մեթոդների կիրառման վրա մեքենայական ուսուցման գործընթացում: Դուք կսովորեք Hadoop-ի օգտագործման հիմունքները MapReduce, Spark, Pig և Hive-ի հետ: Դուք կսովորեք, թե ինչպես կառուցել կանխատեսող մոդելներ և օգտագործել գրաֆիկական վերլուծությունները խնդիրները մոդելավորելու համար: Նկատի ունեցեք, որ այս դասընթացը ծրագրավորման փորձ չի պահանջում:

տեւողությունը: 8 ամիս, շաբաթական 10 ժամ
Լեզու: Անգլերեն
Գին: անվճար է առայժմ
Մակարդակսկզբնական

9. Մեծ տվյալների կառավարումը Apache Spark-ի և Python-ի միջոցով (Udemy)

Դուք կսովորեք, թե ինչպես օգտագործել Spark3-ի հոսքային կառուցվածքը և տվյալների շրջանակները, պատկերացում կազմեք, թե ինչպես օգտագործել Amazon-ի Elastic MapReduce ծառայությունը՝ Hadoop-ում ձեր կլաստերի հետ աշխատելու համար: Սովորեք բացահայտել մեծ տվյալների վերլուծության խնդիրները և հասկանալ, թե ինչպես են GraphX ​​գրադարանները աշխատում ցանցային վերլուծության հետ և ինչպես կարող եք օգտագործել MLlib-ը:

տեւողությունը: կախված է քեզանից
Լեզու: Անգլերեն
Գին800 ռուբլուց մինչև $149,99 (կախված բախտից)
Մակարդակսկսնակ, միջին

10. Մեծ տվյալների ճարտարագիտության մագիստրոսական ծրագիր (բարձր դասարան)

Այս դասընթացը ձեզ կտա պատկերացում այն ​​մասին, թե ինչպես է աշխատում Aadhaar-ը, ինչպես է Facebook-ը անհատականացնում նորությունների հոսքը և ինչպես կարելի է ընդհանուր առմամբ օգտագործել տվյալների ճարտարագիտությունը: Հիմնական թեմաները կներառեն տվյալների մշակումը (ներառյալ իրական ժամանակում մշակումը), MapReduce-ը և մեծ տվյալների վերլուծությունը:

տեւողությունը: 11 ամիս
Լեզու: Անգլերեն
Գինմոտ 3000 դոլար
Մակարդակսկզբնական

11. Տվյալների գիտնականի մասնագիտություն (skillbox)

Դուք կսովորեք ծրագրավորել Python լեզվով, կուսումնասիրեք Tensorflow և Keras նեյրոնային ցանցերի մարզման շրջանակները: Կտիրապետեք MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 տվյալների բազաներին, կսովորեք աշխատել Pandas, NumPy և Matpotlib գրադարանների հետ:

տեւողությունը: 300 ժամյա ուսուցում
Լեզու՝ ռուսերեն
Գինառաջին վեց ամիսը անվճար, ապա ամսական 3900 ռուբլի
Մակարդակսկզբնական

12. Տվյալների ինժեներ 7.0 (Նոր մասնագիտությունների լաբորատորիա)

Դուք կստանաք Kafka, HDFS, ClickHouse, Spark, Airflow, lambda և kappa ճարտարապետությունների խորը ըմբռնում: Դուք կսովորեք, թե ինչպես միացնել գործիքները միմյանց, ձևավորել խողովակաշարեր և ստանալ բազային լուծում: Ուսումնասիրելու համար անհրաժեշտ է Python 3-ի նվազագույն իմացություն:

տեւողությունը: 21 դաս, 7 շաբաթ
Լեզու՝ ռուսերեն
Գին60-ից մինչև 000 ռուբլի
Մակարդակսկզբնական

Եթե ​​ցանկանում եք ցանկին ավելացնել ևս մեկ լավ դասընթաց, կարող եք գրել մեկնաբանություններում կամ անձնական հաղորդագրությունում։ Մենք կավելացնենք գրառմանը։

Էլ ի՞նչ կարող եք կարդալ բլոգում: Cloud4Y

→ Ո՞րն է տիեզերքի երկրաչափությունը:
→ Զատկի ձվերը Շվեյցարիայի տեղագրական քարտեզների վրա
→ «Ամպերի» զարգացման պարզեցված և շատ կարճ պատմություն
→ Ինչպե՞ս բանկը ձախողվեց:
→ 90-ականների համակարգչային ապրանքանիշեր, մաս 3, եզրափակիչ

Բաժանորդագրվեք մեր Telegram-ալիք, որպեսզի բաց չթողնեք հաջորդ հոդվածը։ Մենք գրում ենք ոչ ավելի, քան շաբաթական երկու անգամ և միայն գործնականում։ Հիշեցնում ենք նաև, որ մայիսի 21-ին, ժամը 15:00-ին (Մոսկվայի ժամանակով) մենք կանցկացնենք վեբինար «Գործարար տեղեկատվության անվտանգությունը հեռավար աշխատանքի ժամանակ» թեմայով։ Եթե ցանկանում եք հասկանալ, թե ինչպես պաշտպանել զգայուն և կորպորատիվ տեղեկատվությունը, երբ աշխատակիցները աշխատում են տնից՝ գրանցվեք։

Source: www.habr.com