Навчальна програма
Analytics & Data Engineer
Опануйте 2 професії за ціною 1:
Analytics Engineer та Data Engineer
З НУЛЯ
- Формат: онлайн
- Тривалість: 5 місяців
Максимум практики:
Робота з реальними кейсами, сучасними інструментами та проєктами від топових компаній
Підтримка експертів:
Супровід на кожному етапі навчання та кар’єрного розвитку від досвідчених експертів
Готовність до роботи:
Після курсу студент отримає практичний досвід, портфоліо та навички, які цінують роботодавці
Сучасні технології:
Навчання з використанням найактуальніших підходів у аналітиці та дата інженерії
Переваги курсу
Актуальні професії з високим попитом
Курс охоплює дві затребувані спеціальності – Analytics Engineer та Data Engineer. Це професії, які мають високий попит на ринку, адже компанії потребують спеціалістів, здатних ефективно працювати з даними, автоматизувати їхню обробку та створювати аналітичні рішення для бізнесу
Практичний досвід на реальних кейсах
Навчання побудоване на основі реальних кейсів, що моделюють робочі задачі аналітиків та інженерів даних. Студенти працюватимуть із SQL, Python, Apache Airflow, dbt, Snowflake, BigQuery, Spark, розгортатимуть конвеєри даних, оптимізуватимуть запити та створюватимуть Data Warehouse
Працевлаштування та портфоліо
Курс включає створення реальних проєктів, які допоможуть сформувати сильне портфоліо для успішного пошуку роботи. Також передбачена підтримка менторів та кар’єрні поради щодо підготовки резюме, співбесід та вибору професійного напрямку
Курс Analytics & Data Engineer підійде:
для розширення знань у роботі з SQL, автоматизації аналітичних процесів та побудови аналітичних сховищ даних
для освоєння принципів роботи з великими обсягами даних, ETL-конвеєрів, побудови масштабованих аналітичних рішень
для отримання фундаментальних знань про архітектуру даних, обробку великих даних та оптимізацію запитів
для автоматизації процесів аналітики, інтеграції даних у хмарні сервіси та побудови CI/CD у Data Engineering
для освоєння практичних навичок роботи з аналітичними платформами та інженерією даних, що допоможе у працевлаштуванні
для входу у сферу Data Engineering та Analytics Engineering з нуля та отримання затребуваних навичок
Програма курса
Модуль 1
Вступ до професії
Детальніше
Що опануєш:
- Розуміння ролі Analytics & Data Engineer у побудові сучасної data-інфраструктури
- Ознайомлення з професійним середовищем, інструментами розробки та Git
- Розуміння типових джерел даних і способів роботи з ними
- Використання Docker як базового інструменту для локального запуску сервісів і навчальних середовищ
- Формування цілісного бачення data engineering-процесів: від джерел даних до аналітичних платформ
Модуль 2
Робота із базами даних
Детальніше
Що опануєш:
- Глибше розуміння реляційних баз даних і принципів їх організації
- Використання SQL для вибірки, фільтрації, агрегації та підготовки даних
- Розуміння Data Query Language як основи роботи з аналітичними запитами
- Ознайомлення з адмініструванням реляційних баз даних
- Розуміння CDC та реплікації для синхронізації й оновлення даних
- Ознайомлення з нереляційними базами даних і сценаріями їх використання в data-проєктах
Модуль 3
Python для дата інженера
Детальніше
Що опануєш:
- Використання Python для задач Data Engineering
- Обробка даних за допомогою Pandas та Polars
- Автоматизація пайплайнів і повторюваних процесів обробки даних
- Робота з файлами, таблицями та проміжними форматами даних
- Підготовка даних до завантаження, трансформації та подальшого використання в аналітичних системах
Модуль 4
Data Storage, Warehouse та Lakehouse
Детальніше
Що опануєш:
- Розуміння принципів Data Lake та файлових сховищ
- Проєктування схем Data Warehouse для аналітичних задач
- Робота з Data Warehouse на прикладі BigQuery
- Розуміння Lakehouse-архітектури та її ролі в сучасних data-платформах
- Використання DuckDB для швидкої локальної аналітики й роботи з даними
- Формування практичного розуміння того, як організовувати зберігання даних для масштабованої аналітики
Модуль 5
Transformations, Quality та Orchestration
Детальніше
Що опануєш:
- Використання dbt для трансформації, тестування та документування даних
- Робота з просунутими можливостями dbt для побудови production-ready трансформацій
- Розуміння Data Quality, Data Contracts та Observability
- Побудова пайплайнів за допомогою Apache Airflow
- Робота з просунутими сценаріями оркестрації та залежностями між задачами
- Розуміння хмарної оркестрації як частини масштабованої data-інфраструктури
Модуль 6
Big Data
Детальніше
Що опануєш:
- Розуміння Apache Spark як інструменту розподіленої обробки великих обсягів даних
- Практична робота з PySpark для трансформації та аналізу даних
- Використання Databricks для побудови Lakehouse-рішень
- Розуміння Medallion Architecture та поділу даних на Bronze, Silver і Gold рівні
- Ознайомлення з Microsoft Fabric як платформою для сучасної роботи з даними
- Робота з OneLake, трансформаціями та serving-рівнем даних у Microsoft Fabric
Модуль 7
Архітектура та інженерія data platform
Детальніше
Що опануєш:
- Розуміння CI/CD-підходів для data pipelines
- Проєктування архітектури сучасної data platform
- Впровадження принципів Data Governance та Security
- Підготовка data-рішень до стабільного production-використання
- Поєднання баз даних, сховищ, трансформацій, оркестрації, якості даних і security в єдину data-платформу
- Виконання фінального проєкту з побудови повноцінного Data Engineering-рішення
Модуль 8
Самостійне опрацювання
Детальніше
Що опануєш:
- Розуміння Cloud Fundamentals і базових концепцій хмарної інфраструктури
- Ознайомлення з cloud service models: IaaS, PaaS, SaaS та сценаріями їх використання
- Вивчення Azure Fundamentals: архітектура, сервіси, resource management, regions, subscriptions та resource groups
- Розуміння Azure Identity & Security: Entra ID, RBAC та access control
- Ознайомлення з Azure SQL Database, Azure Relational Databases та Azure Data Lake Storage Gen2
- Вивчення AWS Cloud Fundamentals, Amazon S3, Amazon RDS, AWS Data Lake Architecture, Athena та Redshift
- Ознайомлення з Google Cloud Fundamentals, BigQuery, Cloud Storage, Dataproc та Lakehouse-підходами в Google Cloud
Як проходить ваше навчання?
Онлайн формат
Кожне заняття проводиться в онлайн-форматі на платформі з використанням реальних кейсів
Запис занять
Кожне заняття записується і стають доступними для перегляду вже з наступного дня
Наголос на практику
Навчальна програма базується на практиці та взаємодії з досвідченими менторами
Гнучкий графік
Ви можете переглядати записи та навчатися, коли захочете і де вам буде зручно
Професійні ментори
Лише цікаве навчання від людей з багатим бекгаундом, які знають, що роблять та готові допомогти.
Онлайн-платформа
Ви станете частиною спільноти студентів, та зможете обмінюватися досвідом й питаннями
Ваше резюме
Інструменти:
-
Python -
AWS -
Azure -
Databricks -
dbt -
Docker
-
Snowflake -
Airflow
Python 
AWS 
Azure 
Databricks 
dbt 
Docker 
Snowflake 
Airflow Скіли, які ви отримаєте:
- Володіння SQL та оптимізація запитів для ефективної роботи з реляційними базами даних
- Побудова аналітичних сховищ даних (DWH) за методологіями Kimball та Inmon
- Автоматизація ETL/ELT-процесів за допомогою Apache Airflow та dbt
- Робота з великими даними та використання Apache Spark для розподілених обчислень
- Використання хмарних платформ (AWS, Google Cloud, Snowflake) для зберігання та обробки даних
- Контейнеризація та впровадження DevOps-підходів у аналітичні процеси (Docker, Kubernetes, CI/CD)
- Візуалізація та створення інтерактивних аналітичних звітів у Power BI
- Управління якістю даних, Data Lineage та безпека в аналітичних рішеннях
- Підготовка до працевлаштування, створення портфоліо та проходження технічних співбесід
Ваша зарплата після навчання
- Володіння SQL та оптимізація запитів для ефективної роботи з реляційними базами даних
- Основи Python та використання Pandas для обробки та аналізу даних
- Побудова та управління реляційними базами даних (PostgreSQL, MySQL)
- Контроль версій та командна робота з Git для аналітичних проєктів
- Проектування та побудова аналітичних сховищ даних (DWH) за методологіями Kimball та Inmon
- Автоматизація ETL/ELT процесів із використанням Apache Airflow та dbt
- Робота з NoSQL базами даних (MongoDB, Redis) та їх інтеграція в аналітичні рішення
- Оптимізація SQL-запитів у хмарних середовищах (BigQuery, Snowflake, AWS Redshift)
- Робота з Big Data технологіями та використання Hadoop, Spark, PySpark для розподілених обчислень
- Впровадження потокової обробки даних (Apache Kafka, Flink) та аналіз даних у реальному часі
- Контейнеризація та DevOps-підходи для автоматизації роботи з даними (Docker, Kubernetes, CI/CD)
- Управління якістю даних, Data Lineage та впровадження політик Data Governance
- Проектування та оптимізація архітектури даних у великих компаніях
- Впровадження масштабованих рішень для Data Warehouse, Data Lake та Lakehouse
- Інтеграція хмарних сервісів та розподілених обчислень у бізнес-процеси
- Управління потоками даних, розробка ETL/ELT-конвеєрів та стратегій збереження даних
Допомога у працевлаштуванні
Data Lab допоможе вам не лише зі знаннями, але й зі стартом в професії.
-
Випускники, які успішно пройдуть курс отримають сертифікат про завершення навчання та рекомендаційний лист від авторів курсу!
-
Це допоможе вам продемонструвати свої навички роботодавцям та впевнено розпочати кар’єру в сфері Data Engineering та Analytics Engineering
-
Після завершення всього курсу навчання ви отримаєте сертифікат Data & Analytics Engineer
Автор курсу
Ігор Бетлей
Founder Data Lab
Дата-експерт із досвідом 10 років. Портфоліо проектів:
- Керівник департаменту аналітики в Agrosem
- BI консультант для Oil & Gas domain
- Python Backend розробник в Ecolotos
- Data architect в Balthazar, AiViGen
- Автор навчальних програм для Main Academy, GoIT, Platma Academy
- Засновник Data Lab – першої спеціалізованої платформи для дата спеціалістів.
Відгуки:
Поширені запитання
![]()
Чи підійде мені цей курс, якщо я гуманітарій?
![]()
Чи потрібно знати вищу математику для проходження курсу?
![]()
Яку техніку потрібно мати для проходження курсу?
![]()
Який формат навчання передбачений у курсі?
![]()
Чи передбачено отримання сертифіката після завершення курсу?
![]()
Чи включає курс практику та реальні проєкти?
![]()
Чи можна проходити курс у зручному для себе темпі?
Тарифні плани
- Базова програма
- Необмежений доступ до матеріалів
- AI ментор
- 30 онлайн зустрічей з експертом
- Груповий чат із підтримкою
- Перевірка практичних завдань ментором
- Сертифікат
- Доступ до Data Lab Club
- Ексклюзивні вакансії від партнерів
- Індивідуальна підтримка ментора в чаті
- Консультація із HR спеціалістом
- Консультація із автором курсу
- Тестова співбесіда
- Стажування на проекті партнерів
- Базова програма
- Необмежений доступ до матеріалів
- AI ментор
- 30 онлайн зустрічей з експертом
- Груповий чат із підтримкою
- Перевірка практичних завдань ментором
- Сертифікат
- Доступ до Data Lab Club
- Ексклюзивні вакансії від партнерів
- Індивідуальна підтримка ментора в чаті
- Консультація із HR спеціалістом
- Консультація із автором курсу
- Тестова співбесіда
- Стажування на проекті партнерів
- Базова програма
- Необмежений доступ до матеріалів
- AI ментор
- 30 онлайн зустрічей з експертом
- Груповий чат із підтримкою
- Перевірка практичних завдань ментором
- Сертифікат
- Доступ до Data Lab Club
- Ексклюзивні вакансії від партнерів
- Індивідуальна підтримка ментора в чаті
- Консультація із HR спеціалістом
- Консультація із автором курсу
- Тестова співбесіда
- Стажування на проекті партнерів
Залиште ваші контакти і ми
допоможемо
обрати курс, відповімо на запитання та підкажемо наступні кроки для старту в Data Engineering та аналітиці