Realtime Analytics

Курс представляет собой интенсивную практическую программу, направленную на освоение полного цикла построения и отладки пайплайнов для realtime-аналитики. В современных условиях бизнеса способность быстро обрабатывать и предоставлять данные становится критическим преимуществом, однако создание надежных систем реального времени сопряжено с множеством технических вызовов. Данный курс разработан для того, чтобы дать инженерам не просто теоретические знания, а глубокое понимание того, как устроены сквозные системы обработки данных: от момента возникновения события в базе данных до его отображения в API.

Программа ориентирована на выпускников core-программ, желающих сделать следующий шаг в карьере, а также на Middle и Middle+ Data-инженеров, которые уже сталкиваются с Kafka, CDC, ClickHouse или задачами по расчету realtime-метрик. Кроме того, курс будет крайне полезен Backend-инженерам, перед которыми встали задачи по работе с потоковыми данными. Обучение построено вокруг реальных инженерных кейсов: вы не просто «поднимаете стек», а учитесь диагностировать типовые поломки, понимать природу лагов, контролировать свежесть данных и работать с контрактами данных.

В процессе обучения вы освоите ключевой стек технологий, включая Debezium, Kafka, ClickHouse, PostgreSQL, FastAPI, Docker и инструменты мониторинга. Вы научитесь проектировать архитектуру, которая выдерживает нагрузки, правильно настраивать CDC (Change Data Capture) для передачи изменений из Postgres, эффективно использовать Kafka для транспортировки событий и строить быстрые OLAP-решения на базе ClickHouse. Особое внимание уделяется вопросам надежности: вы узнаете, как бороться с дублями, как обрабатывать пропущенные события, как отслеживать schema drift и как обеспечивать корректность метрик в условиях высокой интенсивности потока.

Формат курса предполагает интенсивную практику: вы соберете сквозной пайплайн, который будет включать в себя все звенья — от источника до конечного API. Вы научитесь определять freshness (свежесть) данных и строить метрики, соответствующие SLA. Важной частью обучения является блок по дебаггингу: вы будете работать с «сломанными» пайплайнами, учиться находить причины задержек, восстанавливать консистентность данных и писать incident notes. По итогам курса вы получите не только работающий проект, но и навыки системного подхода к инцидентам, что позволит вам уверенно чувствовать себя при проектировании и поддержке критически важных систем в продакшене. Вы научитесь объяснять инженерные решения, аргументировать выбор между latency и correctness, а также презентовать свои архитектурные наработки на собеседованиях или внутри команды.