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
02
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
03
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:
✅ Аналітикам даних та бізнес-аналітикам
для розширення знань у роботі з SQL, автоматизації аналітичних процесів та побудови аналітичних сховищ даних
✅ Розробникам та програмістам
для освоєння принципів роботи з великими обсягами даних, ETL-конвеєрів, побудови масштабованих аналітичних рішень
✅ Новачкам у сфері Data Engineering
для отримання фундаментальних знань про архітектуру даних, обробку великих даних та оптимізацію запитів
✅ Фахівцям із BI та DevOps
для автоматизації процесів аналітики, інтеграції даних у хмарні сервіси та побудови CI/CD у Data Engineering
✅ Студентам та випускникам технічних спеціальностей
для освоєння практичних навичок роботи з аналітичними платформами та інженерією даних, що допоможе у працевлаштуванні
✅ Всім, хто хоче змінити професію
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 практиці
Навчальна програма базується на практиці та взаємодії з досвідченими менторами
Гнучкий графік
Можеш переглядати записи й навчатися, коли та де зручно
Професійні ментори
Лише цікаве навчання від людей з багатим бекгаундом, які знають, що роблять та готові допомогти.
Онлайн-платформа
Станеш частиною спільноти студентів — обмінюйся досвідом і став запитання
Ваше резюме
Інструменти:
Python
AWS
Azure
Databricks
dbt
Docker
Snowflake
Airflow
Скіли, які ти отримаєш:
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
Твоя 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
Проєктування 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
Проєктування 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 тобі не лише зі знаннями, а й зі стартом у 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 ти отримаєш сертифікат Data & Analytics Engineer
Автор курсу
Ігор Бетлей
Founder Data Lab
Дата-експерт із досвідом 10 років. Портфоліо проєктів:
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?
Так, курс підходить навіть для новачків, оскільки навчання починається з основ SQL, Python та баз даних. Однак програма досить інтенсивна, тому для комфортного навчання важливо мати базове розуміння роботи з даними та структуроване мислення. Ми рекомендуємо попередньо проконсультуватися з нашими спеціалістами, щоб оцінити ваш рівень підготовки та визначити оптимальний шлях навчання
Чи потрібно знати вищу математику для проходження курсу?
Ні, курс містить окремий модуль, присвячений математичним основам, необхідним для роботи з ML та AI. Усі концепції, включаючи лінійну алгебру, ймовірність і статистику, пояснюються простою мовою з практичними прикладами.
Яку техніку потрібно мати для проходження курсу?
Для комфортного навчання знадобиться комп’ютер або ноутбук з доступом до інтернету. Рекомендовані характеристики: процесор i5/i7 або AMD Ryzen, 8+ ГБ оперативної пам’яті. Всі практичні завдання можна виконувати в Google Colab, що дозволяє уникнути складної конфігурації локального середовища.
Який формат навчання передбачений у курсі?
Курс складається з zoom-лекцій, практичних завдань, інтерактивних тестів і реальних проєктів. Також проводяться QA-зустрічі для підтримки студентів та відповідей на запитання.
Чи передбачено отримання сертифіката після завершення курсу?
Так, після успішного проходження курсу студенти отримують сертифікат, який можна додати в резюме та LinkedIn.
Чи включає курс практику та реальні проєкти?
Так, у процесі навчання студенти працюють над кількома реальними проєктами, які дозволяють закріпити теоретичні знання та створити власне портфоліо.
Чи можна проходити курс у зручному для себе темпі?
Так, здебільшого. Живі зустрічі проходять раз на тиждень, а записи всіх занять доступні вже наступного дня — основну частину матеріалу можна проходити тоді, коли зручно тобі. Єдине обмеження — дедлайни практичних робіт у межах потоку, щоб група рухалася разом.
Тарифні плани
BASIC
Самостійне проходження базової програми з матеріалами курсу та AI ментором
30 000 грн
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 проєкті партнерів
PRO
Повноцінне навчання з підтримкою, практикою, перевіркою робіт і сертифікатом
37 000 грн
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 проєкті партнерів
PREMIUM
Навчання з повною підтримкою, кар’єрними консультаціями та доступом до стажування
55 000 грн
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 проєкті партнерів
Залиште ваші контакти і ми допоможемо
обрати курс, відповімо на запитання та підкажемо наступні кроки для старту в Data Engineering та аналітиці
AWS 
AWS 
Docker 
