TGViewer
Product Analytics Product Analytics @productanalytics · 5.73K subscribers
Post #503 1.34K
📊 Data Engineering — один із найшвидше зростаючих напрямів у роботі з даними. Попит росте швидше, ніж кількість спеціалістів, які реально мають необхідний скілсет.

Розберіться з Big Data, ETL/ELT, Spark, Airflow, Docker та AWS та опануйте трендову професію, — на курсі «Data Engineering» від robot_dreams.

За 20 занять ви:
– розберетеся зі скілсетом Data Engineer і ключовими інструментами
– навчитеся працювати з великими обсягами даних і будувати підходи до їх обробки
– зможете проєктувати повноцінні Big Data системи
– попрацюєте з Hadoop, Apache Spark, Airflow та іншими технологіями
– зрозумієте, як створювати рішення, які масштабуються

У результаті — зможете переходити від окремих задач до побудови систем роботи з даними.

Вас навчатиме Ілля Хороших — Data Engineer із досвідом у Lyft, EPAM, Luxoft. Працює з системами, які обробляють терабайти даних і масштабуються на мільйони користувачів.

Старт: 13 липня

Деталі, програма та реєстрація ⬅️
More from @productanalytics
  1. Mar 30, 2026​​Claude AI - моє головне відкриття цього року. Написав статтю про те, як за допомогою Cla…
  2. Mar 30, 2026​​Microsoft запустив AI Performance у Bing Webmaster Tools (public preview) — звіт, який п…
  3. Mar 18, 2026📊 Дані щодня зростають у геометричній прогресії — в таблицях, базах і звітах. Якщо робота…
  4. Jan 15, 2026Дуже цікава стаття про те, як LLM-ки змінюють маркетплейси. Якщо коротко, то якщо ваш сапл…
  5. Nov 26, 2025Пастки аналітики: коли цифри говорять не все https://medium.com/@ttatus/пастки-аналітики-к…
  6. Nov 26, 2025​​📊 Looker Studio тепер підтримує умовне форматування для Bar Charts! Тепер можна задават…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →