Data Warehousing
Projektuj i implementuj hurtownie danych, poznaj modele Kimball i Inmon, opanuj techniki dimensional modeling
Real-time Processing
Opanuj streaming data, Apache Kafka, real-time analytics i technologie przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
CI/CD for Data
Implementuj DataOps, pipeline monitoring, automated testing i deployment strategies dla systemów danych
Cloud Platforms
- • Microsoft Azure
- • AWS Data Services
- • Google Cloud Platform
- • Snowflake
ETL/ELT Tools
- • Apache Airflow
- • Azure Data Factory
- • Informatica PowerCenter
- • Talend Open Studio
Programming
- • Python (Pandas, Airflow)
- • SQL Advanced
- • PowerShell/Bash
- • R dla analizy
Monitoring
- • Apache Airflow UI
- • Grafana Dashboards
- • DataDog Monitoring
- • Custom Alerting
Professional
lub 12 x 275 PLN
- Pełny program 14 tygodni
- Wszystkie moduły i narzędzia
- Projekt Master's z mentorem
- Weekly 1:1 mentoring sessions
- Cloud environment do praktyk
- Certyfikat Data Engineer
Enterprise
lub 12 x 417 PLN
- Wszystko z pakietu Professional
- Prywatny Slack channel z ekspertami
- Code review session z senior architektami
- Dostęp do enterprise case studies
- Career coaching i job placement assistance
- 12 miesięcy extended support
ETL i Automatyzacja - Fundament Nowoczesnej Architektury Danych
Extract-Transform-Load (ETL) stanowi kręgosłup każdego nowoczesnego systemu business intelligence i hurtowni danych. W erze, gdzie organizacje generują petabajty informacji dziennie, umiejętność projektowania, implementacji i automatyzacji pipeline'ów danych stała się jedną z najcenniejszych kompetencji na rynku IT.
Tradycyjne podejście do ETL ewoluowało w kierunku zaawansowanych architektur opartych na chmurze, microservices i real-time processing. Współczesni data engineers muszą opanować nie tylko klasyczne narzędzia takie jak Informatica czy Talend, ale również nowoczesne platformy jak Apache Airflow, dbt czy cloud-native rozwiązania Amazon Glue i Azure Data Factory.
Automatyzacja procesów ETL wykracza daleko poza proste schedulowanie zadań. Obejmuje implementację DataOps practices, continuous integration dla pipeline'ów danych, monitoring jakości danych w czasie rzeczywistym oraz self-healing mechanisms. Organizacje poszukują specjalistów potrafiących budować resilient data architectures, które automatycznie reagują na anomalie i zapewniają high availability systemów analitycznych.
Streaming data i real-time analytics wymagają zupełnie nowego podejścia do przetwarzania informacji. Technologie takie jak Apache Kafka, Amazon Kinesis czy Azure Event Hubs umożliwiają budowanie event-driven architectures, gdzie dane są przetwarzane w momencie ich powstania. To fundamentalna zmiana paradigmatu od batch processing do stream processing.
Kariera data engineer oferuje jedne z najwyższych wynagrodzeń w branży IT. Polskie firmy intensywnie poszukują ekspertów potrafiących zaprojektować i zaimplementować enterprise-grade data platforms. Znajomość cloud platforms, orchestration tools i best practices w zakresie data governance otwiera drzwi do ról senior data engineer, solutions architect czy head of data engineering w najbardziej innowacyjnych organizacjach.