Практическая архитектура данных
Классические методы, современные подходы и лучшие практики архитектуры и интеграции данных для проектных команд. На примерах платформенных решений, корпоративных фабрик данных, микросервисов и веб-приложений.
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| PRAR | 27 января 2025 07 апреля 2025 |
72 000 руб. | 24 ак.часов Количество дней: 6 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
О продукте:
Архитектура данных (Data Architecture) — это совокупность моделей и стандартов для всех систем данных, а также правил взаимодействия между ними. Архитектура данных определяет данные вместе со схемами, интеграцией, преобразованиями, хранением и рабочими процессами, необходимыми для решения бизнес-задач. Надежная архитектура данных полностью отвечает требованиям компании и соответствует ее бизнес-стратегиями. Она определяет, как данные появляются, собираются, интегрируются, улучшаются, хранятся и доставляются пользователям для принятия бизнес-решений и выполнения операционных задач.
Архитектура данных является одним из доменов архитектуры предприятия и необходима для реализации data-driven управления. Наличие продуманной, сбалансированной и эффективной для конкретно вашей компании архитектуры данных необходимо для проектов цифровизации и внедрения технологий Big Data. Как спроектировать и реализовать такую надежную дата-архитектуру, используя лучшие практики российских и зарубежных коллег, вы узнаете на нашем курсе PRAR «Практическая архитектура данных».
Аудитория:
Практический курс по архитектуре данных предназначен для ИТ-архитекторов, участников Е2Е команд, разработчиков фронтальных систем и микросервисов, дата-инженеров и SQL-программистов, а также корпоративных, системных и бизнес-архитекторов, архитекторов решений и данных, владельцев продуктов, менеджеров проектов и Q&A-инженеров.
О курсе:
В рамках курса вы будете выполнять проект, в рамках которого вы разработаете видение, а также дорожную карту корпоративной архитектуры данных.
Также в рамках курса у вас будет возможность разобрать интересующие вас вопросы и обсудить перспективы применения полученных знаний и рассмотренных инструментов в контексте решения ваших рабочих задач.
Уровень подготовки:
Предварительный опыт не требуется.
Программа курса «Практическая архитектура данных»
1. Корпоративная архитектура данных
-
- Data-driven организация: основные характеристики.
- Стратегия организации и корпоративная архитектура.
- Корпоративная стратегия управления данными и архитектура данных.
- Цели корпоративной архитектуры данных
- Сравнительный анализ фрэймворков корпоративной архитектуры данных DAMA-DMBOK2, Zakhman, TOGAF, DCAM, FEAF, DoDAF.
- Компоненты корпоративной архитектуры данных
Практическое задание
2. Паттерны корпоративной архитектуры данных
-
- Централизованная и распределенная архитектура данных
- Паттерны централизованной архитектуры данных. Data Warehouse vs DataLake
- Паттерны распределенной архитектуры данных Data Lakehouse, Data Mesh, Data Fabric, Data Cloud.
- Паттерны архитектуры больших данных Lambda, Kappa, Dataflow.
- Разбор практических кэйсов применения паттернов корпоративной архитектуры данных
Практическое задание
3. Корпоративная модель данных (Business Understanding)
-
- Корпоративная модель данных. Представления модели данных: концептуальное, логическое и физическое.
- Реляционная модель данных, концептуальная модель «сущность-связь»
- Нормализация отношений, нормальные формы. Денормализация.
- Сравнительный анализ подходов к проектированию хранилищ данных. Методологии Инмона и Кимбалла, Data Vault, Anchor Modelling.
- Подходы к зонированию Data Lake.
- Разбор практических кэйсов по разработке корпоративных моделей данных.
Практическое задание
4. Активности (Activities)
-
- Подходы к разработке корпоративной архитектуры данных: quality-oriented и innovation-oriented
- Внедрение практики архитектуры данных
- Оценка спецификаций архитектуры данных
- Разработка дорожной карты
- Управление корпоративными требованиями в рамках проекта архитектуры данных
- Интеграция с корпоративной архитектурой данных
- Разбор практических кэйсов по реализации активностей корпоративной архитектуры данных
5. Инструменты (Tools)
-
- Инструменты моделирования данных и репозитории моделей.
- ПО для управления ИТ-активами
- Приложения для графического проектирования.
Практическое задание
6. Техники (Techniques)
-
- Проекции артефактов на фазы жизненного цикла проектирования корпоративной архитектуры данных.
- Принципы визуализации корпоративной архитектуры данных
7. Шаги по внедрению корпоративной архитектуры данных (Implementation Guidelines)
-
- Оценка готовности архитектуры данных и оценка рисков
- Скорость принятия архитектурных практик и изменения корпоративной культуры
- Паттерны и антипаттерны внедрения корпоративной архитектуры данных
Практическое задание
8. Управление архитектурой данных (Data Architecture Governance)
-
- Принципы управления архитектурой данных
- Метрики управления архитектурой данных
- Сравнительный анализ моделей управления архитектурой данных
- Разбор практических кэйсов по управлению корпоративной архитектурой данных.
Практическое задание
Укажите e-mail, на который будет оправлена ссылка для скачивания файла:
Чему Вы научитесь:
-
- Эффективно применять фрэймворки и паттерны корпоративной архитектуры данных
- знать особенности применения методологий проектирования моделей данных
- разрабатывать дорожные карты корпоративной архитектуры данных
- эффективно применять инструменты и техники корпоративной архитектуры данных
- знать принципы, метрики и модели эффективного управления архитектурой данных.
Что Вы получите:
Окончив курс «Практическая архитектура данных» в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных», вы получите удостоверение установленного образца, которое может засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации.
Кто проводит курс
Опыт работы в сфере больших данных более чем 10 лет. Лидировал успешные проекты по внедрению и поддержке Data Lake в таких компаниях как Альфа-Банк, Росбанк, ВТБ Россия, международных стартапах, а также, государственных информационных системах РФ, включая ГАСУ «Национальные проекты». Контрибьютор open-source проектов по Big Data, включая Kubernetes Operator for Apache Spark https://github.com/kubeflow/spark-operator. Организатор Google Developers Group Astana. Основатель казахоязычного коммьюнити по большим данным BIG DATA KZ. Scrum-мастер с более чем 5-летним опытом, обладатель сертификатов Agile Fundamentals (ICP) и Agile Team Facilitation (ICP-ATF).
Отзывы наших клиентов о курсе
Оставить отзывЧтобы записаться на курс PRAR: Практическая архитектура данных позвоните нам по телефону +7 (495) 414-11-21 или заполните форму регистрации ниже.