Sajátítsd el a big data feldolgozást, az automatizált ETL folyamatokat és a modern adatmodellezést AWS és Azure cloud környezetben is!
A gyakorlatorientált online képzésen a legkeresettebb Data Engineer eszköztárat elsajátítva valós projekteken tanulhatsz oktatód mentorálásával.
Milyen tudásra teszel szert a képzésen?
- Python: megtanulod a Python nyelv alapjait
- Pandas: megismered a Pandas könyvtár használatát adathalmazok tisztítására, átalakítására és elemzésére.
- Anaconda & Jupyter Notebook: bemutatjuk az Anaconda Distribution (Anaconda Navigator) felhasználói felület használatát, és azon belül a Jupyter Notebook felhasználóbarát programozási környezetét.
- Automatizált ETL folyamatok építése AWS-ben: elsajátítod, hogyan migráld a lokális Python kódokat cloud-ba, a különböző formátumú adatok tárolását S3 bucket-ekben, majd ezek automatizált feldolgozását Lambda function-ökkel.
- Adatlekérdezés és vizualizáció: a feldolgozott adatokat az AWS Glue és Athena szolgáltatásokkal teszed lekérdezhetővé, majd vizualizálod az eredményeket a folyamat sikerességének értelmezéséhez.
- SQL alapok: mindeközben megtanulod az SQL lekérdezések alapjait, az egyszerű adatszűrésektől és aggregációktól kezdve a komplexebb tábla-összekapcsolásokig.
- Adatgyűjtés a web-ről: bemutatjuk a web scrapinget, ami segítségével információkat nyerhetsz ki weboldalakról, melyeket beépíthetsz majd az adatmodelledbe.
- Hatékony adatfeldolgozási pipeline-ok építése és kezelése: elsajátítod, hogyan tervezz és valósíts meg hatékony adatfeldolgozási pipeline-okat, amelyek biztosítják az adatok folyamatos és megbízható áramlását és feldolgozását.
- Microsoft Azure cloud szolgáltatások használata: megismerkedsz az Azure különböző szolgáltatásaival, mint például a Synapse és Databricks. Kiemelt hangsúlyt kap az adattárolás, adattranszformációk és ütemezés optimalizálása.
- Apache Spark és PySpark használata: átfogó képet kapsz az Apache Spark és a PySpark alapjairól, beleértve a DataFrame-ek kezelését, elosztott rendszerek működését, és a Spark optimalizálási technikáit (shuffling, bucketing, partitioning).
- Data modeling legjobb gyakorlatai: elsajátítod a data modeling alapjait, elmélyedsz különböző adat architektúrákban (Data Warehouse, Data Lake, Data Mart), valamint az OLTP és OLAP rendszerek közötti különbségeket is megismered. Külön figyelmet kapnak a starschema és snowflake modellek, valamint a Kimball, Inmon és OBT trendek.
- SQL haladó technikák: haladóbb lekérdezési technikákat is megtanulsz majd, melyek segítenek az adatok hatékony lekérdezésében és kezelésében.
- Gyakorlati tapasztalat projektmunkán keresztül: résztvevőként több projekt keretében valós adatfeldolgozási feladatokat kell majd megoldanod, így biztosítva a gyakorlati tapasztalat megszerzését és a tanultak elmélyítését. Ez a projektmunka természetesen referenciaként is szolgálhat majd a portfóliódban.
Miért érdemes belevágnod?
A Statista becslése szerint idén a globálisan létrehozott és felhasznált adatmennyiség eléri a 181 zettabájtot.
Ez a hatalmas, nyers adattömeg azonban önmagában értéktelen, a vállalatok számára a valódi kihívást az jelenti, hogy ezt a kaotikus információáradatot megbízható, strukturált és lekérdezhető formába öntsék.
Ha “az adat az új olaj”, akkor a data engineer az a szakember, aki felépíti azokat a digitális „finomítókat” és csővezeték-rendszereket, amelyek ezt az átalakítást elvégzik.
Az ő általuk létrehozott rendszerek képezik a modern adatalapú döntéshozatal, a mesterséges intelligencia modellek és az üzleti intelligencia riportok gerincét, nélkülük az adatelemzők és data scientist-ek munkája ellehetetlenülne.
Nem mellesleg pedig az adatmérnökök magas fizetése is vonzóvá teszi ezt a szakmát, a Glassdoor szerint ugyanis az átlagos Data Engineer fizetés Budapesten 1.200.000 Ft felett van.
Kiknek ajánlott a képzés?
Adatelemzőknek és Business Analyst-eknek, akik már napi szinten dolgoznak adatokkal, és szeretnék megérteni és felépíteni azokat a "backend" folyamatokat, amelyek az általuk használt riportokat és dashboardokat táplálják.
ETL fejlesztőknek és junior adatmérnököknek, akik már meglévő tudásukat szeretnék modern, cloud-alapú technológiákkal (Azure, AWS, Spark) kiegészíteni.
Szoftverfejlesztőknek, akik a adat-intenzív applikációk és a big data feldolgozás irányába szeretnének specializálódni.
Karrierváltóknak és pályakezdőknek, akik erős analitikus képességekkel rendelkeznek (pl. pénzügyi, mérnöki területről érkeznek), és egy keresett technológiai szakmában szeretnének elhelyezkedni.
Ki lesz mindebben oktatód és mentorod?
Balogh Balázs - Data Engineer @Zeiss Digital Innovation Hungary
Adatvezérelt megoldások fejlesztésével foglalkozik Data Engineer-ként, jelenleg egy nemzetközi csapat részeként dolgozik a vállalat adatminőségi csapatában.
Python, PySpark, SQL és az Azure technológiák segítségével épít adatmegoldásokat – ETL folyamatokat kezel, fejleszt és biztosítja a különböző rendszerek közötti zökkenőmentes integrációt. Emellett PowerBI dashboardokat frissít, hogy a döntéshozók valós idejű betekintést nyerhessenek az adatokba.
A szakmai munkája mellett aktív szerepet vállal a közösségépítésben is: a Budapest.py meetup csoport szervezője. "Hiszek az élethosszig tartó tanulásban, és célom, hogy ne csak az adatokat, hanem a tudást is hatékonyan közvetítsem mások felé."
Jobbágy Szabolcs - Power BI & Python adatelemzési szakértő; ügyvezető igazgató @HR Training Solutions
2001-ben kezdett el Excel táblázatokkal dolgozni munkahelyi környezetben, majd megtanulta az MS Access és más MS Office programok használatát.
2005-től, főállása mellett, vállalkozásával tréningeket kezdett tartani, és azóta több mint 120 hazai és külföldi céggel dolgoztott együtt, és több mint 10 000 résztvevőt képzett.
Oktatási portfóliója az időhatékonysági tréningektől az adatelemzésen és automatizáláson át a Python programozásig és webfejlesztésig terjed. Visual Basic makró-programozással és adatelemzési eszközökkel, például Power BI, Power Pivot és Power Query használatával is foglalkozik.
Olyan vállalatok bízták rá munkatársaik képzését, mint a Bosch, Coca-Cola, LEGO, Telekom, Allianz, Nestlé, Vodafone és Oracle. Képzésein az automatizálás, adatvizualizáció és irodai hatékonyság fejlesztése áll a középpontban, és a résztvevők azonnal alkalmazható tudást kapnak. A Cubix Institute of Technology képzésein a legtöbb 5 csillagos értékeléssel rendelkező oktató.
Mik a képzés előkövetelményei?
A részvételhez nem szükséges előzetes Python programozói tudás (a tanfolyam a Python kezdő szintjéről indul), sem adatelemzői tapasztalat, az átfogó tananyagból mindent elsajátíthatsz.
Bármilyen táblázatkezelő program (pl. Excel) középhaladó szintű ismerete azonban előnyt jelent.
Hogyan fogsz tanulni?
- Gyakorlatorientált oktatás: minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét projekteket fogsz megvalósítani.
- Interaktív digitális tananyag: a gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a tanfolyam sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át.
- Rugalmas időbeosztás: a tanfolyamot munka mellett is végezheted, hiszen a tananyag elsajátítása heti 8-12 óra elfoglaltságot igényel összesen, melyet saját időbeosztás szerint dolgozhatsz fel.
- Oktatói mentoring: a képzés ideje alatt az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, ha elakadtál, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra, fejlődésedet végigkíséri.
- Konzultációk: valamennyi tanegység végén egy-egy élő konzultációs alkalmat is szervezünk este 18:00 órától, amikor élőben is felteheted kérdéseidet, közösen kiértékelitek és átbeszélitek a gyakorlás során elkészített projekteket, és tanulhattok egymás elakadásaiból is.
- Visszanézhető LIVE alkalmak: akkor sincs semmi baj, ha egy élő konzultációs alkalmon nem tudsz részt venni, hiszen a kérdéseid előre is elküldheted írásban, a válaszokat és az egész LIVE-ot pedig visszanézheted másnap 16:00 órától.
- Limitált férőhely: a fent említett interakciók miatt képzéseinket korlátozott létszámmal indítjuk csak el, hogy biztosan jusson mindenkire ideje az oktatóknak.
Mikor indul a képzés és mennyibe kerül?
- Képzés indulásának időpontja: 2026.01.22.
- Részvételi díj: 590.000 Ft
Mit fontos még tudnod a fizetéssel kapcsolatban?
- Pénzvisszafizetési garancia: Biztosak vagyunk a képzés tartalmát és minőségét illetően, ezért a képzés indulásától 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.
- Kamatmentes részletfizetés: Nem szeretnénk, ha fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat akár több részletben is fizetheted, teljesen kamatmentesen.
- Céges számla igénylése: erre is van lehetőség ha a beiratkozom gombra kattintás után elérhető jelentkezési űrlapon kipipálod az “Áfás számla igénylés”-t.
- Utalásos fizetés: Amennyiben az online kártyás fizetés helyett utalással szeretnél fizetni, csak válaszd ezt az opciót a tanfolyam jelentkezési űrlapjánál a “beiratkozom” gombra kattintás után.
Ha érdekel a képzés két lehetőséged is van
1. Jelentkezel a képzésre
Ha eldöntötted, hogy jelentkezel a képzésre és szeretnéd biztosítani helyedet, nincs más teendőd, mint a ‘Beiratkozom’ gombra kattintva kitölteni a jelentkezési űrlapot és kifizetni a képzés díját.
2. Kérdezel még a képzésről
Ha szívesen jelentkeznél, de úgy érzed még van néhány kérdés, amire nem találtad meg a választ, kattints az ‘Érdekel, de kérdeznék’ gombra, add meg elérhetőségedet és 48 órán belül felvesszük veled a kapcsolatot vagy írhatsz nekünk közvetlenül is az info@cubixedu.com e-mail címre!
================
A változás jogát fenntartjuk.
