Курс Платформа данных: карта, компоненты, решения
«Data Lakehouse», «Data Mesh», «Data Fabric», «открытые табличные форматы» — вы слышите эти слова всё чаще, но каждый раз они означают что-то немного разное. В одних презентациях это будущее, в других — маркетинг. Проблема не в том, что вы не знаете инструментов, а в том, что нет карты, по которой их можно разложить. Курс даёт такую карту: три поколения платформ данных, семь слоёв, типовые развилки и критерии оценки трендов. Затем вы применяете её на реальных кейсах: раскладываете чужие архитектуры по слоям, находите слепые зоны и формулируете вопросы вендору.
Курс не про то, как построить платформу с нуля. Он про то, как понимать то, что уже построено, или то, что вам предлагают. Проектированию архитектуры посвящены курсы ARMG и PRAR, а каждый слой карты можно углубить в профильных курсах школы (см. «Куда двигаться дальше»).
За 5 дней обучения на курсе, мы рассмотрим реальные платформы данных, разберем их по компонентам, сравним подходы и решения и обсудим, что за каждым из них стоит. Вы увидите не одну «правильную» архитектуру, а несколько — и научитесь понимать, почему они разные.
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| DAPL | 30 ноября 2026 01 февраля 2027 |
76 800 руб. | 24 ак.часов Количество дней: 5 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
Кому нужен Курс Платформа данных: карта, компоненты, решения
Системным и бизнес-аналитикам, менеджерам и владельцам продуктов
— чтобы говорить с инженерами на одном языке и формулировать требования к данным.
Data-инженерам и разработчикам
— чтобы увидеть платформу целиком, а не только свой слой.
Разработчикам сервисов и приложений
— чтобы понимать, как их системы вписываются в данные компании и как правильно отдавать данные дальше.
Техническим руководителям и тимлидам
— чтобы оценивать предложения вендоров и принимать решения о развитии платформы.
Программа курса «Платформа данных: карта, компоненты, решения»
* Программа курса на сайте, носит информационный характер, может уточняться и незначительно изменяться без предварительного уведомления.
- Почему «платформа данных» — это не синоним DWH, Data Lake или BI-системы
- Что общего у всех платформ данных, как бы они ни выглядели
- Смежные понятия: где заканчивается платформа и начинается инфраструктура, интеграция или аналитика
- Кто и какие задачи решает с помощью платформы данных
- Почему один и тот же термин означает разное у вендоров, консультантов и внутри компаний
- Рабочее определение, которым будем пользоваться весь курс
После окончания курса вы сможете
- Объяснить, что такое платформа данных и почему в неё входят именно эти компоненты, а не другие
- Определить, к какому поколению относится платформа, с которой вы работаете или которую вам предлагают
- Разложить любую архитектуру по карте компонентов: от источников до потребления
- Отличить содержательный тренд от маркетингового и понимать, на какую реальную проблему отвечает каждый из них
- Задавать правильные вопросы тем, кто строит платформу: вендорам, архитекторам, коллегам
- Говорить о данных на одном языке с инженерами, аналитиками и руководителями
Как проходит обучение: от архитектуры до работающего конвейера
Формат и расписание
Обучение проходит дистанционно в формате живых занятий с преподавателем. Теория чередуется с демонстрациями и практическими работами. Во время занятия можно задавать вопросы, обсуждать архитектурные решения и разбирать особенности применения технологий в корпоративной инфраструктуре.
Практика на реальной инфраструктуре
Каждый ключевой технологический блок закрепляется лабораторной работой. Слушатели работают не с изолированными примерами, а с единым контуром: PostgreSQL, Debezium, Kafka, Flink и кластер StarRocks. Сквозной кейс показывает полный жизненный цикл данных — от изменения записи в оперативной системе до обновления аналитической витрины.
Доступ ко всем материалам
Слушатели получают презентации, инструкции к лабораторным работам, примеры конфигураций и SQL-запросов, а также записи онлайн-занятий. Срок доступа к материалам и лабораторному стенду указывается в условиях конкретного потока.
Поддержка и профессиональное сообщество
В чате учебной группы можно задавать вопросы преподавателю, обсуждать лабораторные работы и обмениваться опытом с другими слушателями. Поддержка помогает завершить практику и разобраться в вопросах, возникающих при переносе изученных подходов в рабочую инфраструктуру.
Кто проводит курс
- Сертифицированный разработчик Spark и Hadoop (CCA Cloudera)
- Сертифицированный разработчик (Cloudera Certified Professional Data Engineer)
- Построение корпоративных хранилищ и озер данных (Cloudera CDH, Arenadata Hadoop, Arenadata DB)
- Организация ETL-конвейеров (Airflow, Spark, Flink, Trino)
- Обработка потоковых данных (Kafka, Kafka Streams, Flink)
- Поддержка и развитие инфраструктуры больших данных
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Это не синоним DWH, Data Lake или BI-системы, а набор компонентов, который проводит данные от источников до потребителей. В курсе мы разбираем платформу по семи слоям: источники, приём, хранение, обработка, моделирование, управление и потребление. Рабочее определение вы получите в первом модуле и будете пользоваться им весь курс.
Отправьте заявку на обучение
Остались вопросы по формату обучения, содержанию курсов, стоимости, сертификатам или другим важным моментам? Оставьте номер телефона или email и мы оперативно проконсультируем вас в течение дня