Напрям Big Data із шаленою швидкістю набирає популярність! Численні бонуси, нові тенденції та перспективні можливості. І це лише початок!
Бажаєш доєднатись до Big Data спільноти у SoftServe?

МИ ПРОПОНУЄМО

Заробітну плату упродовж усього періоду навчання.
2 місяці навчання за унікальною програмою, розробленою нашими експертами. Ніякої води—пройшовши курс ти отримаєш найнеобхідніші знання та досвід. По закінченню навчання тебе буде залучено до участі у проекті як Data Engineer.
Підтримка Big Data експертів—по дві годинні зустрічі кожного тижня призначені для обговорення актуальних питань в рамках курсу.
Можливість безкоштовно пройти сертифікацію на твій вибір: GCP Data Engineering, Azure DP-203 або AWS Data Analytics.
Доступ до навчальної платформи Qwiklabs, що дає тобі змогу доторкнутись до реальних хмарних середовищ, жодної симуляції.
Доступ до Udemy—онлайн-платформи з необхідними навчальними матеріалами та курсами.
Доступ до онлайн платформ з електронними книжками з напрямку Big Data.
Можливість практикувати отримані теоретичні знання працюючи на реальному проекті.
Можливість долучитись до одного з OpenTech проектів та зробити свій внесок у розробку технічних рішень у соціальній сфері.

ТВОЯ ПОДОРОЖ З SOFTSERVE РОЗПОЧИНАЄТЬСЯ ЗАРАЗ

Перевір, чи відповідаєш ти вимогам, та мерщій реєструйся для участі у програмі

Пройди співбесіду

Отримай пропозицію, та доєднуйся до команди SoftServe

Навчайся, проходь ретренінгову програму під керівництвом Big Data експертів з компанії SoftServe

Отримай один з перелічених сертифікатів:
• GCP Data Engineering
• Azure DP-230
• AWS Data Analytics

Розпочни роботу на своєму першому проекті у напрямку Big Data як Data Engineer

GCP для Big Data

В рамках цієї програми, практичні завдання це лабораторні роботи на платформі Qwiklabs. Впродовж навчання ви будете досліджувати світ великих даних—організація сховищ даних, пакетна обробка, потокова обробка, збереження даних у базах NoSQL та у хмарних базах даних, що працюють на основі GCP, та багато іншого! Ви познайомитесь з тим, які можливості надають хмарні сервіси Google для роботи з великими даними; розглянете випадки застосування різних типів сховищ; з’ясуєте, які існують рішення для створення озер даних та сховищ даних на GCP; а також отримаєте практичний досвід зі збереження даних у базі Cloud Datastore. Ви навчитесь створювати і запускати послідовність Apache Airﬂow у повністю керованому сервісі оркестрації Cloud Composer, а також навчитесь перетворювати ваше сховище даних використовуючи BigQuery.
Щодо збереження та обробки, ви навчитесь створювати базові контейнери для збереження даних, завантажувати об’єкти у контейнери, створювати папки та підпапки всередині контейнерів, та робити об’єкти публічно доступними за допомогою командної строки Google Cloud. До того ж, ви отримаєте практичний досвід у побудові компонентів ліній передачі даних на GCP та досвід у запуску додатку Spark на базі сервісу Cloud Dataproc.
Безсерверні обчислення за допомогою сервісу Cloud Dataﬂow, побудова ліній передачі потокових даних, та включення машинного навчання у лінії передачі даних на GCP також є важливими частинами навчальної програми.
Експерти:

Олександр Жуков, Big Data Architect

Олександр досвідчений інженер-програміст на Python із ґрунтовним знанням алгоритмів та восьмирічним досвідом у роботі на комерційних проектах в IT сфері. Олександра цікавлять розподілені системи та обчислення, системне програмування, робота з великими даними, моделі надання хмарних сервісів SaaS, PaaS, та IaaS, алгоритми, та структури даних. Олександр підтвердив свій досвіт отримавши такі сертифікати, як AWS Certiﬁed Developer Associate, Google Certiﬁed Professional—Data Engineer, Certiﬁed Cloud Architect, та Certiﬁed Kubernetes Application Developer.

Тарас Кльоба, Big Data Engineering Manager

Тарас має більше десяти років досвіду роботи в IT галузі, а саме: банкінг, інтернет-реклама, та азартні ігри. Основним завданням Тараса була допомога у прийнятті ефективних бізнес-рішень спираючись на роботу з даними. Отримуючи якомога більше інформації в результаті роботи з великими даними, компанії краще розуміють свою галузь та клієнтів, детальніше аналізують їх поведінку та використовують ці знання як засіб виявлення нових тенденцій та трендів, що робить їх більш конкурентоспроможними.
У 2016 році Тарас доєднався до міжнародної спільноти PASS (Professional Association for SQL Server), яка організовує конференції SQL Saturday у багатьох країнах по всьому світу. Згодом Тарас почав приймати активну участь в організації подібних конференцій у Львові. Через рік Тарас став одним з лідерів української спільноти PostgreSQL Ukraine. Він організовує зустрічі з всесвітньо відомими експертами в Україні та приймає активну участь у розвитку спільноти спеціалістів по роботі з даними у Львові.

AWS для Big Data

В рамках цієї програми ви дізнаєтесь як збирати, зберігати, обробляти, аналізувати, візуалізувати та захищати дані використовуючи можливості платформи хмарних обчислень Amazon Web Services. Ви познайомитесь з сервісами Amazon Kinesis Data Streams та Amazon S3. До того ж, ви дізнаєтесь більше про повністю керований сервіс NoSQL.
Стосовно обробки даних, ви познайомитесь з безсерверним ETL сервісом, що сканує дані, створює каталог даних, виконує чистку даних, трансформує дані та обробляє дані для їх подальшого використання. Це дозволяє підготувати ваші дані і зробити їх доступними при виконанні запитів. На додаток, ви отримаєте базові знання із налаштування безпечного озера даних, а також із запуску та масштабування Apache Spark, Hive, Presto та інших фреймворків для роботи з великими даними використовуючи Amazon EMR.
Поза тим, ви отримаєте практичний досвід з аналізу даних та трансформації даних у реальному часі, навчитесь використовувати сервіс Amazon Elasticsearch для легкого розгортування, управління та масштабування пошукової системи Elasticsearch з найменшими витратами.
Візуалізація даних з використанням аналітичного сервісу Amazon QuickSight і кодування даних на стороні сервера та на стороні клієнта також є важливими частинами навчальної програми.
Експерти:

Юлія Шологонь, Lead Big Data Engineer

Юлія — сертифікована спеціалістка, Microsoft Certified SQL Server Professional, Oracle Certified Associate, та Java SE 8 Programmer. Вона виконує роль Lead Big Data Engineer у команді AWS Big Data & Analytics у SoftServe. Юлія працює в IT галузі з 2013 року та має багатий досвід роботи з такими технологіями як Relational Databases, NoSQL, та Big Data. Останні п’ять років Юлія багато часу приділяла роботі з такими сервісами як AWS, Spark, Hadoop, та іншими технологіями напрямку Big Data. Практичний досвід та глибокі знання сервісів AWS допомогли Юлії отримати наступні сертифікати: AWS Solution Architect Associate, AWS Data Analytics Specialty, AWS Database Specialty.

Power BI для Big Data

Упродовж навчання ви ознайомитеся з різними завданнями, які виконує аналітик даних. Ви досліджуватимете надбудову Power Query та навчитеся витягати дані з різних джерел, обирати відповідний режим збереження даних та тип сполучення, відокремлювати зайве та готувати дані для аналізу.
Навчальна програма містить корисні поради стосовно отримання даних з цілого ряду джерел, у тому числі з таблиць Microsoft Excel, реляційних та NoSQL баз даних. До того ж, ви навчитеся покращувати процес отримання даних, використовуючи Power Query.
Завершивши цей курс, ви вивчите мову формул DAX, та зможете самостійно створювати аналітичні рішення.
Щодо візуалізації даних, в рамках програми розглядаються засоби візуалізації, відповідні до певних задач. Поза тим, ви навчитеся проектувати інтуїтивно зрозумілі, ефективні, та прості в обслуговуванні моделі даних, отримаєте базові навички сортування даних та зануритесь у підготовку звітів, навчитеся готувати статистичні звіти та експортувати дані з Power BI. Ви також будете використовувати розширену аналітику під час підготовки звітів, щоб отримувати більш змістовні відомості.
Крім того, ви дізнаєтеся як аналітики даних використовують набір інструментів та сервісів Power BI для аналізу звітів та показників. Також ви отримаєте практичний досвід створення робочого простору у сервісах Power BI та під’єднання звітів Power BI до локальних джерел даних.
Як теоретичні, так і практичні частини навчальної програми допоможуть вам підготуватись до сертифікації Microsoft Certified: Data Analyst Associate.

Експерти:

Тарас Кльоба, Big Data Engineering Manager

Тарас має більше ніж десять років досвіду роботи в IT галузі, а саме: банкінг, інтернет-реклама, та азартні ігри. Основним завданням Тараса була допомога у прийнятті ефективних бізнес-рішень, спираючись на роботу з даними. Отримуючи якомога більше інформації в результаті роботи з великими даними, компанії краще розуміють свою галузь та клієнтів, детальніше аналізують їх поведінку та використовують ці знання як засіб виявлення нових тенденцій та трендів, що робить їх більш конкурентоспроможними.
У 2016 році Тарас доєднався до міжнародної спільноти PASS (Professional Association for SQL Server), яка організовує конференції SQL Saturday у багатьох країнах по всьому світу. Згодом Тарас почав брати активну участь в організації подібних конференцій у Львові. Через рік Тарас став одним з лідерів української спільноти PostgreSQL Ukraine. Він організовує зустрічі з всесвітньо відомими експертами в Україні та бере активну участь у розвитку спільноти спеціалістів по роботі з даними у Львові.

Ірина Знак, Senior DW/BI Engineer

Ірина Business Intelligence Engineer з більше ніж семирічним досвідом роботи в IT, з основним фокусом на візуалізацію даних, проєктування сховищ даних та добування даних (англ. data mining). Ірина має ключові навички використання інструментів візуалізації Microsoft Power BI засобами мови SQL для підтримки у прийнятті стратегічних бізнес-рішень. Крім того, Ірина має досвід в реалізації стратегій ефективної аналітики даних, обробки та структуризації даних, а також має цілий ряд успішно реалізованих проєктів та завдань з використання та візуалізації даних.
Досвід Ірини підтверджують наступні сертифікати: успішно складений іспит Tableau Desktop Specialist, 70-461: Querying Microsoft SQL Server, 70-778: Analyzing and Visualizing Data with Microsoft Power BI.

Ірина Вільчинська, Senior DW/BI Engineer

Ірина сертифікований експерт з Power BI та Azure. Вона має значний досвід в аналізі даних та у роботи зі сховищами даних, ETL і реалізації комплексних аналітичних рішень у різних галузях. Поза тим, Ірина має практичний досвід з використання усіх найпопулярніших BI інструментів. Вона брала активну участь в організації та проведенні BI буткемпу та наразі очолює Power BI команду на одному з найбільших проєктів у SoftServe.

Вікторія Бельмега, Senior DW/BI Engineer

Вікторія Business Intelligence Engineer з шестирічним досвідом в аналізі, збереженні, та добуванні даних (англ. data mining). Вона вправно використовує засоби візуалізації даних для підтримки у прийнятті стратегічних бізнес-рішень. Вікторія має багатий досвід роботи з Microsoft Power BI, Tableau, Grafana та іншими BI інструментами з метою ідентифікації,

Azure для Big Data

В рамках цієї програми ти познайомишся з основами сервісів Azure для роботи з даними. Ти зануришся у роботу з повністю керованою безсерверною службою інтеграції даних Azure Data Factory та навчишся інтегрувати та відстежувати дані, а також організовувати лінії передачі даних.
Програма містить корисні поради щодо аналізу великих масивів даних та дозволяє зрозуміти принципи роботи Apache Spark. Окрім того, ти опануєш основи та найкращі практики у роботі з аналітичною платформою Databricks та аналітичним сервісом Azure Databricks. На додаток, ти познайомишся зі службою аналітики Azure Synapse Analytics—реалізуєш інтегровані рішення для аналітики, працюватимеш зі сховищами даних, виконаєш завдання з інженерії даних і багато інших практичних завдань.
Ти працюватимеш з хмарною платформою Azure Data Lake Storage і навчишся обробляти великі дані легко та ефективно, дізнаєшся як конфігурувати директорій та контейнер для збереження даних і як налаштувати доступ до даних на файловому рівні.
Реалізація рішень з потокової передачі даних з використанням сервісів Azure Event Hubs та Azure Stream Analytics також є важливою частиною навчальної програми.
Експерти:

Андрій Забавський, Solutions Architect

Спеціаліст з проектування та організації даних та експерт у роботі зі сховищами даних з більш ніж п’ятнадцятирічним досвідом розробки та реалізації систем інтенсивної обробки даних та великомасштабних систем підтримки прийняття рішень, у тому числі систем операційної аналітики та платформ поглибленої аналітики. Андрій має великий досвід у запровадженні та реалізації рішень з архітектури даних на корпоративному рівні для компаній з різних галузей, досвід у застосуванні перевірених методологій проектування та у використанні новітніх технологій і підходів, таких як NoSQL, обчислення з масовим паралелізмом, потокова передача даних та хмарні обчислення.

Гліб Смольнік, Lead Big Data Engineer

Гліб має більше ніж сім років досвіду роботи над комерційними проектами, пов’язаними з обробкою та аналізом даних. Гліб має значний досвід роботи з хмарною платформою Azure та сертифікований як Azure Data Engineer Associate. Azure, Spark, Python та віддалене керування також серед його захоплень. Успішно склавши такі іспити, як 70-473, DP-200, DP-201 та DP-203, а також проаналізувавши свій досвід, Гліб підібрав найкращі навчальні матеріали для цього курсу.

Тарас Озарків, Lead DW/BI Engineer

Тарас вже більше семи років працює в IT галузі та має значний досвід у наступних напрямках: Power BI, ETL, Modern Data Warehouse, а також у проектуванні та розробці систем бізнес-аналітики (Business Intelligence). Тарас реалізував багато великомасштабних проектів використовуючи Azure Cloud Platform та інструменти Microsoft Power BI. Участь Траса полягала у створенні проекту повністю працюючого додатку з нуля, роботі над аналізом вимог, розробці специфікацій, виявленні слабких місць, аналізі та усуненні проблем, тестуванні та покращенні коду, а також у виконанні обов’язків технічного керівника. Тарас є лідером спільноти Lviv Data Platform User Group (колишньої Lviv SQL Server UG), а також одним з організаторів та ведучих SQL Saturday у Львові.

ВИМОГИ ДО КАНДИДАТІВ

Інженер програмного забезпечення—Python, Java, або Scala—з досвідом 2+ роки (розробка серверної частини, back-end)
Знання SQL
Розуміння ключових принципів та концепцій інженерії даних
Бажання розібратися у роботі хмарних сервісів
Гарні комунікативні навички
Рівень англійської—Upper-Intermediate або вище

ЗАГАЛЬНА ІНФОРМАЦІЯ

ТРИВАЛІСТЬ

Два місяці

ВАРТІСТЬ

Ти отримуватимеш узгоджену заробітну плату впродовж навчання

ПІДТРИМКА

Експерти та персональний консультант

СЕРТИФІКАЦІЯ

Можливість безкоштовно пройти сертифікацію і підтвердити свої знання хмарних сервісів на вибір

ВІДГУКИ

Олексій Федорчук

"Я був серед перших студентів що проходили ретренінгову програму з GCP.
Загалом, в мене з’явилось чітке та всебічне розуміння теорії збереження даних а саме: розуміння концепцій озера даних та сховища даних, коли слід робити нормалізацію і коли ні, а також як саме вирішувати певні задачі на GCP. Я ознайомився з основними сервісами платформи GCP і, виконуючи невеликі практичні завдання, зрозумів призначення кожного з сервісів, їх переваги та недоліки.
Значну частину програми складають практичні завдання від Google та теоретичні курси на Udemy. Завершивши цей курс ви не станете експертом в обраному напрямку, проте отримаєте ґрунтовні знання і практичний досвід що дозволять вам впевнено рухатись далі.
Підводячи підсумок, я рекомендую цей курс тим, хто робить перші кроки в інженерії даних."

Тина Палій

"Наразі я проходжу ретренінгову програму і навчаюся працювати з великими даними. Я отримую лише позитивні враження від програми. Наші експерти підібрали дуже інформативні навчальні матеріали опрацювавши які я відчуваю себе впевненою і готовою до подальшої роботи як інженер з обробки та аналізу великих даних. Можливість звернутися до ментора за порадою робить шлях студента менш тернистим, а навчання—більш цікавим. Це особливо важливо якщо ви, переходячи у Big Data, змінюєте напрям своєї професійної діяльності і вам доводиться засвоювати багато нової інформації."

Іван Похваліт

"Програма включає в себе теоретичні матеріали на різні теми, пов’язані з хмарними сервісами, а також практичні завдання. Опрацювання всіх модулів може зайняти дещо більше часу ніж здається на перший погляд. Наявність ментора є чудовим бонусом. Він відповість на всі ваші запитання, допоможе виконати роботу над помилками та підкаже на що звернути увагу."

Ігор Буленко

"На даний момент я пройшов вже половину курсу. Наразі можу сказати, що навчальні матеріали підібрані дуже старанно і сама програма досить гнучка—може бути скоригована під потреби студента. Мій ментор дуже мені допомагає і підтримує, відповідає на всі мої запитання. Я задоволений курсом і радий, що наважився на ретренінг."

Сергій Ванжа

"Загалом, мені все подобається. Навчальний матеріал охоплює багато теоретичних аспектів та включає практичні завдання. Доступ до пісочниці—експериментального середовища—є чудовим бонусом. Також хочу сказати, що це дуже зручно мати ментора який може відповісти на всі запитання. Тому, як на мене, формат цього ретренінгу є найкращім для тих, хто хоче зануритись у роботу з хмарними середовищами і навчатися у власному темпі та за власним графіком. "

ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ

Яка тривалість навчання?

На проходження ретренінгової програми відводиться 2 місяці.

Скільки коштує навчання?

Участь у ретренінговій програмі з Big Data безкоштовна. До того ж, ти будеш отримувати узгоджену заробітну плату упродовж усього навчання.

Чи зможу я працювати на позиції Big Data Engineer після закінчення ретренінгової програми?

Так. Спочатку, ти маєш доєднатися до компанії SoftServe, пройти ретренінгову програму і отримати сертифікат. Після цього на тебе чекатимуть проектні інтерв’ю на позицію Big Data Engineer. Крім того, у компанії SoftServe наразі є інші відкриті вакансії і ти завжди можеш знайти щось для себе. Детальніше за посиланням—Vacancies at SoftServe (softserveinc.com)

Що собою представляє навчальна програма?

Програма охоплює основи роботи з великими даними, теоретичні аспекти, а також включає в себе практичні завдання які ти будеш виконувати на платформі Qwiklabs.
Впродовж навчання ти зануришся у світ великих даних—познайомишся зі збереженням даних у сховищах, пакетною обробкою даних, потоковою обробкою, роботою з базами даних NoSQL та сховищами GCP. На додаток, кожного тижня ти матимеш можливість задати усі запитання Big Data експертам компанії SoftServe. Для цього проводять по дві годинні зустрічі.
Після закінчення кожного модуля на Udemy та після виконання практичних завдань на Qwiklabs, ти матимеш змогу пройти тест-тренування перед сертифікаційним іспитом GCP Professional Data Engineering.

Чи потрібно мені відвідувати офіс?

Ні, навчання проходить онлайн. Ти можеш навчатися знаходячись будь-де. Лише переконайся у тому, що маєш стабільне підключення до Інтернету. До того ж, компанія SoftServe надає можливість працювати віддалено.

ГРУПИ, ДОСТУПНІ ДЛЯ РЕЄСТРАЦІЇ

НАЗВА КУРСУ