Найти тему

Попробуем? Получение новой профессии Data Engineering. Часть 2. Знакомлюсь с программой обучения

Что пробуем: Разобраться в программой обучения.

Где: В разделе обучения на GeekBrains.

Как: Методом "Окей, гугл".

Так как для меня это совершенно новый продукт, то и знакомлюсь с ним осторожно. Для начала захожу в раздел "Обучение". Ага, что мы видим: нам предлагают поставить цель по принципу SMART. Смотрим видео, где вкратце объясняют, как работает метод и пишем то, что получилось. Признаюсь - не уверен, что понял правильно, но я хотя бы постарался)

Тут же видим несколько вкладок: "Активные" - курсы, которые проходим сейчас, или на которые сформировались группы, и мы ждём запуска. Сейчас среди активных у меня только "Базы данных". По мере формирования групп и начала занятий по тем или иным предметам, список будет пополняться.

Вкладка "Активные"
Вкладка "Активные"

Пока всё понятно. Продолжаем. Переходим во вкладку "Подготовка" Тут видим один курс - "Основы программирования. Интерактивный курс". Вкратце - объясняют, что такое ООП (Объе́ктно-ориенти́рованное программи́рование), и с чем его едят. Показывают на простых примерах, что такое переменные, легкие команды и так далее. Фактически, такой же вводный курс, как и везде. Пройти советую, так будет легче, когда дело дойдёт до вещей "посложнее". Надо пройти - пройдём. Выполняем ДЗ и сдаём, получаем за это "Печеньки" (так и не понял, зачем они нужны. Если вы в курсе - напишите в комментариях). В конце тестирование, по результатам которого вы получаете сертификат такого формата:

Я скромненький, закрыл своё имя и дату получения)
Я скромненький, закрыл своё имя и дату получения)

Переходим дальше и смотрим, что ждёт в будущем.

Первая четверть выглядит довольно насыщенной. Тут тебе и "Рython", и "Базы данных", и "Методы сбора и обработки данных из сети Интернет". Ах да, еще и курс "Как учиться эффективно" (как по мне - много воды, но ради SMART посмотреть можно).

Первая четверть
Первая четверть

Вторая четверть тоже выглядит интересно, по крайней мере для меня - "OLAP + BI", "Построение хранилища данных и основы ETL" и "Введение в noSQL базы данных". Ага, отлично, немного с SQL я знаком (на самом деле простая штука, если вам не нужно вытягивать какие-то невероятные данные с миллиардом условий), посмотрим, что это за зверь такой - noSQL, и как его приручить.

Вторая четверть
Вторая четверть

Третья четверть тоже не пугает. "BigData. Введение в экосистему Hadoop" - справимся, такого не боимся. "BigData. Фреймворк Apache Spark" - отлично, гугл выдаёт, что это популярная и котирующаяся штука. "Настройка потоков данных. Apache Airflow" - супер, тоже нормальная тема для профессионального роста.

Третья четверть
Третья четверть

Четвертая четверть. Финальная. Кульминационная, я бы даже сказал. Смотрим. "Обработка данных в реальном времени" - отлично, практика покажет насколько это важный элемент DE. "Работа с инфраструктурой" - хм, странно, думал, это должно быть в первой четверти, но видимо ребятам с GB виднее.

Четвертая четверть
Четвертая четверть

Вне четверти. Тут Linux и "Подготовка данных для ML". Вопросов не имею, согласен, это нужные курсы для профессии.

Вне четверти
Вне четверти

Ну вот мы и посмотрели, что нас ждёт в этом и следующем году. Признаюсь - пройти это обучения для меня собственный Моби Дик, а значит - ни перед чем не остановлюсь.

PS Возможно, я не понимаю "глубины" всех этих предметов, но, кажется, их должно быть больше. Время покажет)