Курс по высокопроизводительной обработке данных на Python
У вас уже есть код на Python — но он больше не тянет.
Данные растут, время обработки увеличивается, отчёты и пайплайны перестают укладываться в SLA, а переписывать всё на новый framework нет ни времени, ни возможности. Кластера под рукой нет, “временно поднять Spark” — дорого и сложно, а оптимизация на уровне for-циклов больше не даёт результата. В итоге Python остаётся, но производительность становится критическим ограничением.
Этот 5ти дневный практический курс «Высокопроизводительная обработка данных на Python» — для ситуаций, когда Python должен работать быстрее без переписывания системы с нуля.
Вы научитесь находить реальные узкие места, ускорять существующие пайплайны за счёт форматов данных, векторизации и встроенных движков, переносить вычисления туда, где они исполняются быстрее, и масштабироваться только тогда, когда это действительно необходимо. Без постоянного кластера, без радикальной смены стека и без архитектурных авантюр — только практичные решения для реальных производственных задач.
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| HPPY | 12 мая 2026 03 августа 2026 |
76 800 руб. | 24 ак.часов Количество дней: 5 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
Кому нужен Курс по высокопроизводительной обработке данных на Python
Python-разработчикам и аналитикам, работающим с большими данными
Дата Инженерам, которые устали от медленных ETL/ELT-скриптов и хотят оптимизировать pipeline
Тем, кто хочет перейти от ad-hoc-оптимизаций к системному подходу
Командам, где Python — ядро аналитики, но производительность становится узким местом
Программа курса по высокопроизводительной обработке данных на Python
О курсе: Python удобен, но на больших объёмах данных и в «боевых» пайплайнах его скорость быстро становится узким местом. На курсе вы разберётесь, где именно теряется производительность, какими способами её вернуть без переписывания всего проекта на C++, и как масштабировать обработку от ноутбука до кластера.
Фокус — на практических решениях: измеряем, ускоряем, сравниваем подходы и выбираем то, что реально работает в вашей архитектуре.
* Программа курса на сайте, носит информационный характер, может незначительно отличаться от фактической и меняться без предварительного уведомления.
- Интерпретация vs компиляция: что Python делает «под капотом»
- Бутылочные горлышки: CPU / память / I/O / сеть
- Накладные расходы структур Python (list/dict/object) и почему это важно
- Интеграция с Си (и другими языками программирования)
Как проходит обучение
Формат и расписание
Интенсивное 5 дневное обучение онлайн, с 14:00 до 18:00 (МСК). Живые лекции и практические занятия на платформе для видеоконференций с записью трансляций. Доступ к лабораторным стендам 24 часа (круглосуточно) в течении 2 недель с даты начала обучения.
Практика на реальных данных
мы не просто рассказываем, мы сравниваем на одинаковых наборах реальных данных ( приносите свои)
Поддержка ментора
На протяжении всего курса с вами будет работать опытный наставник, который поможет разобраться со сложными темами, ответит на ваши вопросы и даст обратную связь по вашим проектам и разбор ваших кейсов.
Liveexamples и коды для каждой темы
Все задания основаны на реальных бизнес-задачах, что позволит вам сразу применять полученные знания на практике. Итоговый практический проект.
Что вы будете уметь после курса
После окончания нашего обучения по Высокопроизводительному процессингу данных на Python вы сможете:
- Выполнять диагностику узких мест
Как понять, что реально тормозит: CPU, память, I/O, сеть или архитектура кода, а не субъективное ощущение “медленно”. - Выбирать правильные структуры данных
Почему колонночные форматы (Arrow, Parquet) и движки типа Polars/ DuckDB ускоряют обработку в десятки раз. - Сравнивать разные подходы на одной задаче
Оценка Pandas, Polars, SQL-движков и классического Python на одном real-world кейсе. - Строить параллелизм без мифов
Как действительно использовать процессы, потоки, Dask/Ray и масштабировать вычисления без головной боли с GIL. - Использовать SQL-движки, которые ускоряют Python
DuckDB, Spark и другие платформы — когда переносить логику в движок выгоднее, чем оптимизировать Python-скрипт. - Масштабироваться от single node до кластера
Как правильно выбрать модель обработки: batch vs stream, кластеры vs облако, и как оценить TCO (Total Cost of Ownership).
Что Вы получите
Окончив курс «Высокопроизводительный процессинг данных на Python» и успешно пройдя итоговую аттестацию в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных», вы получите удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
Кто проводит курс
Профессиональные компетенции:
- Руководитель отдела искусственного интеллекта в компании Rubetek. Специализируюсь на разработке систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge- устройствах.
- Эксперт по внедрению MLOps-практик для автоматизации процессов разработки и создания ML-решений. Проектирую архитектуру систем и настраиваю ETL-процессы для работы с данными.
- Специализация: разработка систем видеоаналитики — от облачных решений до внедрения в edge — устройствах.
- Опыт: распознавание лиц и автомобильных номеров, включая спецтранспорт; защита от спуф-атак; распознавание серийных номеров и показаний счётчиков воды; трекинг людей и транспортных средств; контроль качества и обнаружение брака на производстве.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Достаточно уверенного базового уровня: функции, циклы, Pandas на уровне чтения/фильтрации данных.
Курс не про синтаксис Python, а про производительность и архитектуру обработки данных.
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