Магистратура Data Engineering

Профессиональные компетенции

В рамках подготовки специалист формирует системное понимание работы с данными на уровне промышленной инфраструктуры — от источников до аналитических витрин и облачных вычислений.

• уверенная разработка на Python, SQL, Java, C++, Scala для задач обработки и анализа данных;
• использование инструментов enterprise-разработки в реальных дата-проектах;
• организация сбора больших объёмов информации и автоматизация data-потоков;
• очистка, преобразование и агрегация данных под аналитические и бизнес-задачи;
• проектирование и оптимизация хранилищ и витрин данных;
• настройка загрузки, передачи и синхронизации данных между системами;
• выстраивание сквозного взаимодействия между дата-инженерией и аналитикой;
• применение практик DevSecOps для защиты и надёжности данных;
• разработка облачной архитектуры и выполнение вычислений в распределённой среде.

Инструменты и технологический стек

• Python — универсальный язык для построения пайплайнов и обработки данных;
• Yandex Cloud — облачная платформа для развёртывания и масштабирования дата-решений;
• SQL — основной язык работы с реляционными хранилищами;
• ClickHouse — колоночная СУБД для высокоскоростной аналитики в реальном времени;
• PostgreSQL — надёжная объектно-реляционная база данных с открытым кодом;
• Hadoop — экосистема для распределённой обработки больших данных;
• Airflow — оркестрация и управление рабочими процессами обработки данных;
• Docker — контейнеризация и стандартизация дата-инфраструктуры;
• Java — язык для построения высоконагруженных и масштабируемых сервисов;
• CI/CD — автоматизация сборки, тестирования и развёртывания решений;
• Apache Kafka — распределённая система потоковой передачи сообщений;
• C++ — язык для высокопроизводительных вычислений и системного программирования.