Инженер данных (Data Engineer). Часть 9/10

Вам больше не придется зависеть от разработчиков для настройки сбора и обработки данных — внутри программы показывают, как автоматизировать ETL-процессы самостоятельно. В фокусе — работа с большими данными, от настройки Hadoop и Spark до управления потоками через Kafka и NoSQL-решения вроде Cassandra. Помимо архитектуры хранилищ, вы освоите инструменты деплоя через Docker и CI/CD, чтобы превратить разрозненные скрипты в стабильные конвейеры данных. По итогам обучения у вас будет сформировано профессиональное портфолио для работы в Data Engineering.