Полноценная специализация на 6+ месяцев обучения. Инженерия больших данных "от" и "до". Научитесь эффективно обрабатывать большие данные, выполняя практические задания на реальном кластере.
старт обучения: 11 апреля
продолжительность: 29 недель
Проходит онлайн

Курс Big Data Engineer
с BigData Team

До старта обучения
Дни
Часы
Минуты
Секунды

Кому подойдет этот курс

  • Разработчики
    Вы программируете, но хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки работы с большими данными? На курсе вы научитесь работать с Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Kafka, Cassandra и будете выполнять задания на реальном кластере.
  • Аналитики
    Хотите освоить работу с большими данными, чтобы решать более сложные и интересные аналитические задачи? Вы научитесь использовать инструменты работы с большими, проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, готовить данные и отчеты на основе больших массивов информации.

    Для тех, кто хочет перейти в сферу Data Science и освоить машинное обучение, рекомендуем пройти "Практический курс Machine Learning".
  • Data Engineers
    Хотите расширить свой арсенал для работы с данными и структурировать свои знания в DE? Вы узнаете о современных технологиях работы с Big Data, научитесь грамотно их использовать и понимать, какую технологию в каких случаях лучше применять.
  • Data Scientists
    Ловите себя на мысли, что качество модели во многом зависит от правильного сбора и предобработки данных? Вы получите базу по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных; изучите особенности укладки данных для оптимизации вычислений, подготовки фичей и масштабирования ML-моделей.

Кому подойдет этот курс

  • Разработчики
    Вы программируете, но хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки работы с большими данными? На курсе вы научитесь работать с Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Kafka, Cassandra и будете выполнять задания на реальном кластере.
  • Аналитики
    Хотите освоить работу с большими данными, чтобы решать более сложные и интересные аналитические задачи?
    Вы научитесь использовать инструменты работы с большими, проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, готовить данные и отчеты на основе больших массивов информации.

    Для тех, кто хочет перейти в сферу Data Science и освоить машинное обучение, рекомендуем пройти "Практический курс Machine Learning".
  • Data Engineers
    Хотите расширить свой арсенал для работы с данными и структурировать свои знания в DE? Вы узнаете о современных технологиях работы с Big Data, научитесь грамотно их использовать и понимать, какую технологию в каких случаях лучше применять.
  • Data Scientists
    Ловите себя на мысли, что качество модели во многом зависит от правильного сбора и предобработки данных? Вы получите базу по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных; изучите особенности укладки данных для оптимизации вычислений, подготовки фичей и масштабирования ML-моделей.

Что входит в программу

29 занятий
Python для работы с большими данными (10 занятий),
Промышленная разработка на Python (9 занятий),
Практический анализ Big Data (10 занятий)


29 домашних заданий
На занятиях по Big Data вы будете работать с кластером, а после этого вас ждут домашние задания для отработки новых знаний на практике.

29 занятий
Python для работы с большими данными (10 занятий),
Промышленная разработка на Python (9 занятий),
Практический анализ Big Data (10 занятий)


29 домашних заданий
На занятиях по Big Data вы будете работать с кластером,
а после этого вас ждут домашние задания для отработки новых знаний на практике.


Чему вы научитесь

10 недель для освоения базы (основы Python, основы настройки окружения, основы анализа данных).
Часть 1. Python для работы с большими данными
Вы познакомитесь с типами тестирования, научитесь пользоваться библиотекой pytest, создавать консольные приложения с argparse, отличать юникод от кодировки и правильно с ним работать в Python.

Подробнее о каждом модуле и полезных навыках, которые вы освоите в модуле, мы рассказали ниже.
Часть 2.1. Тестирование приложений, консольные приложения, юникод
и кодировки
Вы научитесь настраивать логирование, работать с имитацией поведения внешних ресурсов, использовать Web-технологии для автоматического парсинга интернет-страниц.

Подробнее о каждом модуле и полезных навыках, которые вы освоите в модуле, мы рассказали ниже.
Часть 2.2. Логирование, Mock внешних зависимостей, автоматизация работы с Web
Вы познакомитесь с самыми используемыми паттернами проектирования, напишете собственный Web-сервис и научитесь его деплоить и тестировать.

Подробнее о каждом модуле и полезных навыках, которые вы освоите в модуле, мы рассказали ниже.
Часть 2.3. Паттерны проектирования, Web-сервис, мониторинг приложений
Часть 3.1. HDFS, Map Reduce, Hive
Вы научитесь работать с распределенными файловыми системами, познакомитесь с экосистемой Hadoop, разберетесь с оптимизацией MapReduce вычислений и работой с Hive.

Подробнее о каждом модуле и полезных навыках, которые вы освоите в модуле, мы рассказали ниже.
Часть 3.2. Spark: from zero to hero
На протяжении этой части курса вы будете работать со Spark: от основных терминов и RDD до Spark DataFrames и оптимизации Spark вычислений.

Подробнее о каждом модуле и полезных навыках, которые вы освоите в модуле, мы рассказали ниже.
Часть 3.3. Rt, NoSQL, Data layout
Вы научитесь работать с потоковой обработкой данных, познакомитесь с Kafka и Spark Structured Streaming, освоите NoSQL поверх больших данных, подружите Spark с Cassandra.

Подробнее о каждом модуле и полезных навыках, которые вы освоите в модуле, мы рассказали ниже.

Наши преподаватели

Вашими преподавателями и наставниками будут практики из Amazon AWS, Яндекса, Rambler, NVIDIA. А еще они авторы совместной с Яндексом специализации Big Data for Data Engineers на Coursera, у которой уже более 100 тысяч слушателей.
Соавтор международного онлайн-курса «Big Data for Data Engineers», совместный проект с Яндексом.
Артём Выборнов
Head of Data products SberAds
10 лет в IT (Amazon AWS, Yandex, Rambler). Преподаватель и автор учебных программ по Machine Learning, Big Data, CDO programs for Chief Data Officers. Руководит международным онлайн-курсом "Big Data for Data Engineers" на Coursera, совместный проект с Яндексом.
Алексей Драль
Основатель и CEO, BigData Team
Основатель комьюнити Moscow Spark. Соавтор специализации по большим данным Big Data for Data Engineers на Coursera.
Павел Клеменков
Сhief Data Scientist (Data Platform), NVIDIA
Как проходит обучение Big Data
Курс проходит в онлайн-формате. Будет много практики, работы на кластере и общения с наставниками и слушателями.

  • Кластер
    На занятиях, посвященных Big Data вы будете выполнять практические задания на Hadoop-кластере, развернутом в многопользо-вательском режиме. Правильно настроить кластер - сложно и дорого, поэтому мы берем настройку окружения на себя, а вы тратите время только на обучение. Если будут вопросы по конфигурации кластера, тоже сможем дать рекомендации.

    На остальных занятиях вы будете пользоваться собственным ноутбуком или ПК.
  • Grader
    Ваши домашние задания будет проверять Grader — наша разработка для получения моментальной обратной связи.
  • Telegram, Slack или Discord
    Общаться с преподавателями, кураторами и между собой можно в мессенджере. В чате курса удобно следить за важной информацией и новостями.
  • Облако
    Все материалы курса: лекции, практические занятия, домашние задания — доступны во время обучения и после.

Кластер
На занятиях, посвященных Big Data вы будете выполнять практические задания на Hadoop-кластере, развернутом в многопользовательском режиме. Правильно настроить кластер — сложно и дорого, поэтому мы берем настройку окружения на себя, а вы тратите время только на обучение.
Если будут вопросы по конфигурации кластера, тоже сможем дать рекомендации.

На остальных занятиях вы будете пользоваться собственным ноутбуком или ПК.
Grader
Ваши домашние задания будет проверять Grader — наша разработка для получения моментальной обратной связи.
Telegram, Slack или Discord
Общаться с преподавателями, кураторами и между собой можно в мессенджере. В чате курса удобно следить за важной информацией и новостями.
Облако
Все материалы курса: лекции, практические занятия, домашние задания — доступны во время обучения и после.

Что вы получите

  • Работа на реальном кластере
    Вы получите опыт работы на Hadoop-кластере в многопользовательском режиме. Все по-настоящему: не потушили Spark сессию и отжираете ресурсы кластера — вам могут и в чате написать, и задачу убить ;)
  • Максимум знаний и навыков
    Мы адаптируем программу под уровень подготовки слушателей, чтобы вы максимально прокачали знания и навыки в сжатые сроки.
  • Практика, практика, практика
    Вас ждет много часов интенсивной работы: практические задания на каждом занятии, домашние задания, работа на кластере.
  • Поддержка наставников и кураторов
    Наши преподаватели будут вашими наставниками на протяжении всего обучения: ответят на вопросы, дадут обратную связь по заданиям, подскажут, что улучшить. Наши кураторы не оставят без ответа ни одно ваше сообщение.
  • Быстрая обратная связь по домашним заданиям
    Мы знаем, каково это не спать всю ночь, чтобы успеть к дедлайну. Мы уважаем ваше время, поэтому стараемся как можно быстрее дать обратную связь по домашним заданиям.
  • Возможность получить грант на обучение
    В рамках развития человеческого капитала в сфере ИТ, Tech Orda предоставляет гранты на обучение в размере 600,000 тенге (для граждан Казахстана). Оставляйте заявки и/или читайте подробности: astanahub.com/l/TechOrda

Что вы получите

  • Работа на реальном кластере
    Вы получите опыт работы на Hadoop-кластере в многопользовательском режиме. Все по-настоящему: не потушили Spark сессию и отжираете ресурсы кластера — вам могут и в чате написать, и задачу убить ;)
  • Максимум знаний и навыков
    Мы адаптируем программу под уровень подготовки слушателей, чтобы вы максимально прокачали знания и навыки в сжатые сроки.
  • Практика, практика, практика
    Вас ждет много часов интенсивной работы: практические задания на каждом занятии, домашние задания, работа на кластере.
  • Поддержка наставников и кураторов
    Наши преподаватели будут вашими наставниками на протяжении всего обучения: ответят на вопросы, дадут обратную связь по заданиям, подскажут, что улучшить. Наши кураторы не оставят без ответа ни одно ваше сообщение.
  • Быстрая обратная связь по домашним заданиям
    Мы знаем, каково это не спать всю ночь, чтобы успеть к дедлайну. Мы уважаем ваше время, поэтому стараемся как можно быстрее дать обратную связь по домашним заданиям.
  • Возможность получить грант на обучение
    В рамках развития человеческого капитала в сфере ИТ, Tech Orda предоставляет гранты на обучение в размере 600,000 тенге (для граждан Казахстана). Оставляйте заявки и/или читайте подробности: astanahub.com/l/TechOrda
У нас обучаются сотрудники ведущих компаний
и студенты лучших ВУЗов:

У нас обучаются сотрудники ведущих компаний
и студенты лучших ВУЗов:

966 000 тенге

Стоимость и критерии отбора

Вы можете пройти курс целиком или по частям. Части 2 и 3 курса проходит в формате МООК.
МООК (MOOC) - это формат обучения, где вы изучаете новый материал по предзаписанным видео длительностью 5-10 минут, а не в формате 3х-часовой интерактивной сессии с преподавателем. О плюсах и минусах формата в FAQ.
Часть 2.2. Логирование, Mock внешних зависимостей, автоматизация работы с Web
Часть 2.2. Логирование, Mock внешних зависимостей, автоматизация работы с Web
Часть 2.1. Тестирование приложений, консольные приложения, юникод и кодировки
Часть 2.1. Тестирование приложений, консольные приложения, юникод и кодировки

Стоимость курса целиком при оплате в рублях

Стоимость курса целиком при оплате в тенге

Вы можете проходить обучение по частям, но в этом случае вы не сможете претендовать на грант.
Часть 1. Python для работы с большими данными
Вы можете проходить обучение по частям, оставьте заявку и мы расскажем вам об условиях.
Часть 1. Python для работы с большими данными

138 000 рублей

Часть 2.3. Паттерны проектирования, Web-сервис, мониторинг приложений
Часть 2.3. Паттерны проектирования, Web-сервис, мониторинг приложений
Часть 3.1. HDFS, Map Reduce, Hive
Часть 3.1. HDFS, Map Reduce, Hive
Часть 3.2. Spark: from zero to hero
Часть 3.2. Spark: from zero to hero
Часть 3.3. RT, NoSQL, Data layout
29 недель
29 недель
Часть 3.3. RT, NoSQL, Data layout

366 000 тенге

Стоимость обучения при получении гранта

Для того, чтобы получить грант вам нужно соответствовать критериям Tech Orda и пройти отбор (отбор по грантам в 2022 завершен, новый набор по грантам будет ближе к осени 2023).
В рамках развития человеческого капитала в сфере ИТ, Tech Orda предоставляет гранты на обучение в размере 600,000 тенге (для граждан Казахстана). Оставляйте заявки и/или читайте подробности: https://astanahub.com/l/TechOrda

Критерии отбора

Для прохождения курса Big Data Engineer будет полезно владеть базой по работе с Python:
https://www.coursera.org/learn/python
https://www.coursera.org/learn/python-data
иметь опыт работы с Jupyter notebooks
уметь отлаживать программы с помощью "print"

Сдать входное тестирование на умение решать аналитические задачи и знание основ Python

Прислать резюме и/или мотивационное письмо для разрешения спорных случаев (отбора на курс)

Пройти дополнительный опросник на знание Unix CLI, алгоритмов и структур данных, Big Data (для лучшего понимания уровня учебной группы)

Общие рекомендации по подготовке

Отбор студентов производится на основе:
Набранных баллов по тестированию (порог >70% правильных ответов за базовую часть)
Решения внутренней комиссии на основе результатов тестирования (набранных баллов), опросника, релевантного профиля работы и/или обучения, мотивации/целей прохождения курса

Вы также можете

  • Взять рассрочку
    Вы можете оплатить курс по частям: половину стоимости надо внести до начала курса, половину — в середине. Напишите нам или заполните форму, чтобы оформить рассрочку или обсудить индивидуальные условия платежа.
  • Получить налоговый вычет
    У нас есть образовательная лицензия - это значит, что вы сможете получить налоговый вычет за обучение на курсе. Что такое налоговый вычет и как его получить, читайте в нашей статье.

Вы также можете

Взять рассрочку
Вы можете оплатить курс по частям: половину стоимости надо внести до начала курса, половину — в середине. Напишите нам или заполните форму, чтобы оформить рассрочку или обсудить индивидуальные условия платежа.
Получить налоговый вычет
У нас есть образовательная лицензия - это значит, что вы сможете получить налоговый вычет за обучение на курсе. Что такое налоговый вычет и как его получить, читайте в нашей статье.
Не уверены, что готовы к успешному прохождению курса? Напишите нам, и мы порекомендуем материалы для подготовки.
Наши ученики о нас

Евгений Кривоусов
Кокшетау, Казахстан
Промышленная разработка на Python, ч.1
Спасибо! Всё доступно показали и разъяснили. Понимание Python росло в геометрической прогрессии во время выполнения домашнего задания, особенно последнего в этом блоке. Да и само задание оказалось не сухим академическим примером, а после небольшой доработки под себя, вполне практическим и полезным инструментом.
Бекарыс Нуртай
Creative director in DD agency
Лекторы просто шикарные, объясняют на пальцах. Готовы ответить на самые тупые вопросы, что намного лучше лекций в университете.
Александр Климов
ML Engineer в Альфа-Банк
Очень понравилось большее количество полезной, актуальной практики. Уже применяю полученный опыт в работе и пропагандирую базовое концепции обработки больших данных среди коллег. Также зачёт за отзывчивость лекторов, которые отвечали на все вопросы и были готовы помочь даже с темой, которая напрямую не касается темы лекции. Удобное время лекций. Вкусные кексики :)
Евгений Мигаев
Data Science Team Lead
Курс - супер. Изначально у меня было лишь поверхностное представление по всем темам из программы. Сейчас есть четкая уверенность, что везде смогу разобраться и сразу начать делать что-то промышленное.

Очень порадовало, что все можно было потрогать руками и порешать реальные задания. Помимо практических навыков и теоретических знаний в дата инженерии в качестве бонуса практикуешь python, bash, regexp и т.д.

Домашки убивают почти все свободное время, но они при этом очень интересные и захватывающие. Подача материала отличная.

Алексею и всей команде большое спасибо!
Юлия Королькова
Аналитик в Prime Source
Все причастные к Big Data, Machine Learning (в общем для тех, кто в тренде 😉).

Кто развивается в этих направлениях и хочет новых знаний и ответов, хочет выучиться на самую актуальную нынче в мире специализацию Data scientist и кому нужны готовенькие специалисты в ML - BigData Team вам в помощь!
Команда - огонь, просто посмотрите их опыт работы и это о многом скажет.

P.S. А как один из слушателей курса хочу отметить преподавательский талант ребят. Тяжело подобрать правильные эпитеты, но они рядом в любое время с ответами на любые вопросы (даже самые глупые), помощью и поддержкой, советами и рекомендациями.

Спасибо вам огромное!
Яна Коваленко
Руководитель программы Центра цифрового развития, Агентство стратегических инициатив (АСИ)
Проходила обучение у Алексея в рамках образовательного интенсива «Остров 10-21» по треку CDO. Случилось очень быстрое глубокое погружение в технологии работы с данными, понимание инструментов работы с данными и вообще, что такое такое ML, AI и Big Data.

Изучали возможности технологий не только на готовых решениях, но и работали со своим проектом. Далее, при поддержке BigData Team уже изучала как анализировать и визуализировать данные и как визуализация Больших данных помогает наглядно понимать где собака зарыта.

Обязательно продолжу изучать технологии с Командой. Так же проходила и онлайн-модули по Big Data. И очень благодарна за то, что кажущиеся на первый взгляд такими сложными технологии так доступно и прикладно объясняются.

И да, после образовательного интенсива сменила место работы и сейчас работаю в области управления, основанного на данных.
Александр Прохоров
Data Analyst в Skyeng
Мне всё понравилось, курс даёт хорошее понимание концептов ML и DL,
с которыми можно двигаться дальше.
Евгений Кривоусов
Кокшетау, Казахстан
Промышленная разработка на Python,ч.3
Всё понравилось! Субъективно достаточно хорошо прокачался в Python, на мой взгляд) Думаю, интересные задания очень в этом помогли. На начало курса код на Python был как китайская грамота, а последние задания делал уже с пониманием: что, для чего, когда и куда нужно писать. Есть куда расти, но и получил от обучения немало. Спасибо за курс! В целом подход интересный, но возможно надо дробить курс (последнюю часть) на специализации - кому-то веб, кому-то data science или airflow
Anonymous
Вы подняли мою планку методов преподавания. Отличная организация и доходчивое объяснение. Великолепно спланированная практика. Понравились опросы в Телеграме для оценки понимания и прогресса учеников. Ежедневные куизы помогали выявить дыры, которые мы сами бы не заметили.
Алия Джангабылова
Буду рекомендовать всем, кому не лень! Настоящие профессионалы своего дела и очень классные, отзывчивые ребята😍
Жазира Амиргалиева
Курс очень познавательный. Представляет собой отличный обзор всех важных элементов DS. Но, к сожалению, очень интенсивный. Для совсем начинающих не рекомендуется. Подача материала очень интересная, различные кьюзы, соревнования мотивируют. Выражаю свою благодарность за полученные знания. Дальнейших успехов курсу! Продолжайте в том же духе.
Айгуль Шарип
Курс был очень интересным и полезным. Благодарю за старание! Каждый участник найдет нужный материал для себя. Понравилось, что вы постоянно работаете с обратной связью.
Anonymous
Очень качественное, глубокое обучение и объяснения.
Вдобавок, было очень весело, что делало обучение еще более интересным.
Anonymous
Курс был интересным и плодотворным и мне очень понравилось. Поддержка со стороны преподавателей и ассистентов действительно помогла. Мне было очень приятно видеть, как работники и менеджеры задают вопросы, которые направлены на применение полученных знаний к реальным задачам.
Денис Славиковский
Курс был очень интересный и насыщенный. Крайне интересно было слушать разных докладчиков по разным темам. Интересно было бы ещё послушать реальные кейсы, какие были цели, как шли к цели, какие препятствия, какие решения.
Ермухамет Медетов
Интенсив классный, больше практики больше хардкора!! Спасибо вам большое, много чего узнал!
Назым Шакирхожа
Больше всего понравилась подача материала в целом и тема про консольные приложения. Я много чему научилась. Спасибо за ваш труд.
Наши ученики о нас

Евгений Кривоусов
Кокшетау, Казахстан
Промышленная разработка на Python, ч.1
Спасибо! Всё доступно показали и разъяснили. Понимание Python росло в геометрической прогрессии во время выполнения домашнего задания, особенно последнего в этом блоке. Да и само задание оказалось не сухим академическим примером, а после небольшой доработки под себя, вполне практическим и полезным инструментом.
Бекарыс Нуртай
Creative director in DD agency
Лекторы просто шикарные, объясняют на пальцах. Готовы ответить на самые тупые вопросы, что намного лучше лекций в университете.
Александр Климов
ML Engineer в Альфа-Банк
Очень понравилось большее количество полезной, актуальной практики. Уже применяю полученный опыт в работе и пропагандирую базовое концепции обработки больших данных среди коллег. Также зачёт за отзывчивость лекторов, которые отвечали на все вопросы и были готовы помочь даже с темой, которая напрямую не касается темы лекции. Удобное время лекций. Вкусные кексики :)
Евгений Мигаев
Data Science Team Lead
Курс - супер. Изначально у меня было лишь поверхностное представление по всем темам из программы. Сейчас есть четкая уверенность, что везде смогу разобраться и сразу начать делать что-то промышленное.

Очень порадовало, что все можно было потрогать руками и порешать реальные задания. Помимо практических навыков и теоретических знаний в дата инженерии в качестве бонуса практикуешь python, bash, regexp и т.д.

Домашки убивают почти все свободное время, но они при этом очень интересные и захватывающие. Подача материала отличная.

Алексею и всей команде большое спасибо!
Юлия Королькова
Аналитик в Prime Source
Все причастные к Big Data, Machine Learning (в общем для тех, кто в тренде 😉).

Кто развивается в этих направлениях и хочет новых знаний и ответов, хочет выучиться на самую актуальную нынче в мире специализацию Data scientist и кому нужны готовенькие специалисты в ML - BigData Team вам в помощь!
Команда - огонь, просто посмотрите их опыт работы и это о многом скажет.

P.S. А как один из слушателей курса хочу отметить преподавательский талант ребят. Тяжело подобрать правильные эпитеты, но они рядом в любое время с ответами на любые вопросы (даже самые глупые), помощью и поддержкой, советами и рекомендациями.

Спасибо вам огромное!
Яна Коваленко
Руководитель программы Центра цифрового развития, Агентство стратегических инициатив (АСИ)
Проходила обучение у Алексея в рамках образовательного интенсива «Остров 10-21» по треку CDO. Случилось очень быстрое глубокое погружение в технологии работы с данными, понимание инструментов работы с данными и вообще, что такое такое ML, AI и Big Data.

Изучали возможности технологий не только на готовых решениях, но и работали со своим проектом. Далее, при поддержке BigData Team уже изучала как анализировать и визуализировать данные и как визуализация Больших данных помогает наглядно понимать где собака зарыта.

Обязательно продолжу изучать технологии с Командой. Так же проходила и онлайн-модули по Big Data. И очень благодарна за то, что кажущиеся на первый взгляд такими сложными технологии так доступно и прикладно объясняются.

И да, после образовательного интенсива сменила место работы и сейчас работаю в области управления, основанного на данных.
Александр Прохоров
Data Analyst в Skyeng
Мне всё понравилось, курс даёт хорошее понимание концептов ML и DL,
с которыми можно двигаться дальше.
Евгений Кривоусов
Кокшетау, Казахстан
Промышленная разработка на Python,ч.3
Всё понравилось! Субъективно достаточно хорошо прокачался в Python, на мой взгляд) Думаю, интересные задания очень в этом помогли. На начало курса код на Python был как китайская грамота, а последние задания делал уже с пониманием: что, для чего, когда и куда нужно писать. Есть куда расти, но и получил от обучения немало. Спасибо за курс! В целом подход интересный, но возможно надо дробить курс (последнюю часть) на специализации - кому-то веб, кому-то data science или airflow
Anonymous
Вы подняли мою планку методов преподавания. Отличная организация и доходчивое объяснение. Великолепно спланированная практика. Понравились опросы в Телеграме для оценки понимания и прогресса учеников. Ежедневные куизы помогали выявить дыры, которые мы сами бы не заметили.
Алия Джангабылова
Буду рекомендовать всем, кому не лень! Настоящие профессионалы своего дела и очень классные, отзывчивые ребята😍
Жазира Амиргалиева
Курс очень познавательный. Представляет собой отличный обзор всех важных элементов DS. Но, к сожалению, очень интенсивный. Для совсем начинающих не рекомендуется. Подача материала очень интересная, различные кьюзы, соревнования мотивируют. Выражаю свою благодарность за полученные знания. Дальнейших успехов курсу! Продолжайте в том же духе.
Айгуль Шарип
Курс был очень интересным и полезным. Благодарю за старание! Каждый участник найдет нужный материал для себя. Понравилось, что вы постоянно работаете с обратной связью.
Anonymous
Очень качественное, глубокое обучение и объяснения.
Вдобавок, было очень весело, что делало обучение еще более интересным.
Anonymous
Курс был интересным и плодотворным и мне очень понравилось. Поддержка со стороны преподавателей и ассистентов действительно помогла. Мне было очень приятно видеть, как работники и менеджеры задают вопросы, которые направлены на применение полученных знаний к реальным задачам.
Денис Славиковский
Курс был очень интересный и насыщенный. Крайне интересно было слушать разных докладчиков по разным темам. Интересно было бы ещё послушать реальные кейсы, какие были цели, как шли к цели, какие препятствия, какие решения.
Ермухамет Медетов
Интенсив классный, больше практики больше хардкора!! Спасибо вам большое, много чего узнал!
Назым Шакирхожа
Больше всего понравилась подача материала в целом и тема про консольные приложения. Я много чему научилась. Спасибо за ваш труд.

Образовательная лицензия

У нас есть образовательная лицензия — это значит, что мы предоставляем Удостоверение о повышении квалификации государственного образца тем, кто успешно прошел курс.

А еще это значит, что вы можете получить налоговый вычет за обучение на наших курсах.
У нас есть образовательная лицензия — это значит, что мы предоставляем Удостоверение о повышении квалификации государственного образца тем, кто успешно прошел курс.

А еще это значит, что вы можете получить налоговый вычет за обучение на наших курсах.

j

F.A.Q.

Оставьте заявку на обучение
study@bigdatateam.org

Порекомендуем материалы для подготовки к курсу
Поможем с оформлением рассрочки
Примем заявку на обучение для бизнеса
Поймем ваши цели и запрос
Обучение
Документы
© 2017 - 2024 BigData Team
Подписаться
Illustrations designed by Freepik