Certyfikowane Szkolenie: Data Engineering – szybkie szkolenie zaawansowane (chmury + API) - 9999 pln
Możliwość dofinansowania
Certyfikowane Szkolenie: Data Engineering – szybkie szkolenie zaawansowane (chmury + API) - 9999 pln
Numer usługi 2025/07/18/188643/2888755
Brak ocen dla tego dostawcy
9 999,00 PLN
brutto
9 999,00 PLNnetto
133,32 PLNbrutto/h
133,32 PLNnetto/h
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Bazy danych
- Grupa docelowa usługi
Dla kogo: osoby z podstawową znajomością Pythona i baz danych, analitycy danych chcący wejść w Data Engineering, juniorzy IT chcący rozwijać kompetencje w obszarze chmury i big data, przetwarzania danych, programiści, specjaliści IT lub inni, którzy chcą się przebranżowić lub nabyć umiejętności w nowym zawodzie
- Minimalna liczba uczestników15
- Maksymalna liczba uczestników40
- Forma prowadzenia usługizdalna
- Liczba godzin usługi75
- Podstawa uzyskania wpisu do BURZnak Jakości Małopolskich Standardów Usług Edukacyjno-Szkoleniowych (MSUES) - wersja 2.0
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Celem szkolenia jest nabycie przez uczestników zaawansowanych kompetencji zawodowych w obszarze Data Engineeringu, ze szczególnym uwzględnieniem pracy w środowiskach chmurowych i automatyzacji procesów przetwarzania danych. Uczestnicy zdobędą umiejętności praktyczne niezbędne do podjęcia nowego zawodu, pracy lub rozwoju kariery w roli data engineera.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
Efekty uczenia się Po ukończeniu szkolenia uczestnik:Projektuje i implementuje przepływy danych (ETL/ELT) z wykorzystaniem Pythona, PySparka i narzędzi chmurowych. Integruje dane z zewnętrznych źródeł (REST API) i włącza je do procesów przetwarzania danych. Konfiguruje i obsługuje środowiska chmurowe (Azure Data Factory, Databricks, Synapse) w celu przetwarzania i przechowywania danych. Zarządza strukturami danych w usługach chmurowych (Data Lake, Blob Storage) oraz wdraża procesy kontroli dostępu i bezpieczeństwa. Stosuje narzędzia automatyzacji i monitorowania (m.in. CI/CD) w cyklu życia pipeline’ów danych. Optymalizuje zapytania i procesy przetwarzania danych dla dużych wolumenów danych (Big Data). Rozumie zasady Data Governance i wdraża je w środowisku chmurowym. Dokumentuje i prezentuje zrealizowane rozwiązania w formie kodu, repozytoriów i/lub demonstracji projektów. | Kryteria weryfikacji Frekwencja i udział w ćwiczeniach – np. poprzez rozwiązane zadania, kod wysłany na platformę, obecność na sesjach live. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Usługa o charakterze zawodowym
- Kształcenie KUZTworzenie aplikacji internetowych i baz danych oraz administrowanie bazami
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera opis efektów uczenia się?
TAK
Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?
TAK
Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?
TAK
Program
Program
🧭 Zakres tematyczny:
Moduł 1: Wprowadzenie do Data Engineeringu i architektury danych
- Rola i zadania data engineera
- Typowe komponenty pipeline’u danych
Moduł 2: Projektowanie procesów ETL/ELT
- Python + Pandas / PySpark w przetwarzaniu danych
- Transformacje, walidacje, harmonogramowanie
Moduł 3: Integracja danych z REST API
- Budowanie i testowanie zapytań
- Automatyczne pobieranie i przetwarzanie danych z API
Moduł 4: Przetwarzanie danych w chmurze (Azure)
- Azure Data Factory, Databricks, Synapse – podstawy działania
- Przesyłanie danych do i z chmury (Data Lake, Blob Storage)
Moduł 5: Automatyzacja i CI/CD
- DevOps w Data Engineeringu
- Monitorowanie, testowanie i deploy pipeline’ów
Moduł 6: Optymalizacja i bezpieczeństwo
- Wydajność zapytań SQL i Spark
- Wprowadzenie do Data Governance i kontroli dostępu
Moduł 7: Projekt końcowy
- Samodzielna budowa pipeline’u danych z integracją API i chmurą
- Kod + repozytorium + prezentacja rozwiązania
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 9 999,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 9 999,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 133,32 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 133,32 PLN |
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnicy otrzymają pełen pakiet materiałów edukacyjnych: prezentacje z zajęć, zestawy ćwiczeń praktycznych (notebooki Python/PySpark), instrukcje do konfiguracji środowisk chmurowych (Azure), checklisty ETL/CI-CD, dostęp do repozytorium z kodem źródłowym oraz rekomendowane źródła do dalszego samokształcenia. Wszystkie materiały dostępne będą również online po szkoleniu.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Warunki techniczne realizacji usługi (Google Meet – minimum):
- Stabilne łącze internetowe (min. 10 Mbps dla uczestnika)
- Komputer/laptop z aktualną przeglądarką (Chrome lub Firefox)
- Kamera internetowa i mikrofon – wbudowane lub zewnętrzne
- Dostęp do platformy Google Meet (link zapewniany przez organizatora)
- Możliwość korzystania z platformy współdzielenia ekranu i linków (Meet, Google Docs, GitHub, Replit itp.)
- Podstawowa znajomość obsługi środowiska przeglądarkowego i czatu
- Słuchawki (zalecane – dla komfortu pracy i wyeliminowania pogłosu)
- Możliwość uczestnictwa w czasie rzeczywistym (zajęcia na żywo)
Kontakt
Kontakt
Berenika Nasiadka- Dymińska
E-mail
dataexplainedit@gmail.com
Telefon
(+48) 512 088 457