Python Private

👉🏻👉🏻👉🏻 ALL INFORMATION CLICK HERE 👈🏻👈🏻👈🏻

⚡ Подписка на курсы OTUS!
Интенсивная прокачка навыков для IT-специалистов!

29 апреля в 12:00
Открытый вебинар по курсу «Enterprise Arc…
29 апреля в 20:00
День открытых дверей курса «DevOps практи…
4 мая в 20:00
Открытый вебинар по курсу «Golang Developer. …
29 апреля в 12:00
Открытый вебинар по курсу «Enterprise Arc…
29 апреля в 20:00
День открытых дверей курса «DevOps практи…
4 мая в 20:00
Открытый вебинар по курсу «Golang Developer. …
Пройдите тестирование и получите доступ к курсу по специальной цене.
Пройдите тестирование и получите доступ к курсу по специальной цене.
Научись корректно развёртывать ML модели! Курс для всех, кто стремится освоить новые инструменты и заниматься интересными задачами в сфере работы с данными.

Курс адресован разработчикам, администраторам СУБД и всем, кто стремится повысить профессиональный уровень, освоить новые инструменты и заниматься интересными задачами в сфере работы с данными.


После обучения Data Engineering вы станете востребованным специалистом, который:

Real Case Studies: примеры внедрений, использования инструментов, оптимизации производительности, проблемы, ошибки и прикладные результаты
Demo Day курса Data Engineer, 5 мая в 20:00
На Дне открытых дверей преподаватель расскажет о программе курса, формате обучения и перспективах для выпускников. Формат проведения — онлайн трансляция. Участие бесплатное.
Демо-занятие «Введение в MPP-базы данных на примере ClickHouse», 18 мая в 20:00
На сегодняшний день, базы данных класса Massive Parallel Processing - это отраслевой стандарт для хранения Больших Данных и решения разнообразных аналитических задач на их основе.

Сценарии использования mpp-баз разнообразны: они могут быть и "рабочей лошадкой" корпоративного BI, и инструментом централизации данных из сотен источников в одном DWH, и даже использоваться для "горячего" взаимодейстия с ML-моделями, работающими в продуктивном окружении.

Данный класс технологий - необходимый элемент в инструментарии современного Data Engineer.

На демо-занятии мы подробно разберем, что же такое mpp-БД, какие решения есть сегодня на рынке и даже углубимся в практический пример использования одной их самых инновационных mpp-систем на сегодня: ClickHouse.
Демо-занятие «Загрузка источников данных с помощью StreamSets», 26 мая в 20:00
На занятии мы рассмотрим нюансы работы с различными типами источников и узнаем, как загружать их с помощью StreamSets
АО "Максимателеком", Lead Data Engineer
Software Engineering Team Lead, Teradata
Разработчик инфраструктуры exposcan.ru, crispmessenger.com
Последние 6 лет работает с большими данными: строит системы для обработки данных, консультирует по вопросам построения аналитических решений.

До 2018 года руководил отделом инфраструктуры данных в Ostrovok.ru. Затем занимал аналогичную позицию в MaximaTelecom (один из проектов компании - публичная сеть Wi-Fi в метро Москвы). На данный момент является CDO AdTech-компании Квант.
Большой опыт работы с сервисами Hadoop (HDFS, Hive, Impala), оркестраторами (Airflow, Oozie), MPP-базами (Vertica, Kudu, Greenplum) и различными фреймворками для обработки данных (Spark, Flink).

Образование: МФТИ, факультет инноваций и высоких технологий по специальности прикладная математика и физика.

Преподаватель
Главный инженер, Сбербанк

7 лет опыта промышленной разработки, в том числе создания и поддержания веб-приложений как в крупных компаниях так и в стартапах. 3 года разработки распределенных систем для крупных государственных заказчиков. Реализовал три проекта с “чистого листа”, от прототипа до готового к промышленной эксплуатации.

В данное время занимается full-stack разработкой для внутренних заказчиков в банке, решает задачи связанные с анализом и инженерией данных.

Опыт программирования на Java, Scala, Python, Javascript.

Широкий круг профессиональных интересов, начиная от построения распределенных систем, заканчивая предиктивной аналитикой и анализом намерений.

Образование: бакалавриат УрФУ им. Б.Н. Ельцина “Информационные технологии”.

Преподаватель
Более 5-ти лет опыта в индустрии Данных & Аналитики в роли внешнего косультанта (IBM) и in-house лидера Data Engineering и Data Science-проектов (Альфа-Банк, Yum! Brands).
Сферы интересов: построение end-to-end аналитических систем, внедрение инструментов Машинного обучения в промышленную эксплуатацию, Рекомендательные системы, MPP-базы данных.
Образование: МГУ им. Ломоносова, математическая кафедра Экономического факультета

Преподаватель
Более 5-ти лет опыта работы с Хранилищами Данных, построении ETL/ELT, Аналитике данных и Визуализации.
Опыт работы над продуктами в компаниях PwC, Московская Биржа, Сбербанк, СИБУР, Wheely.
Сферы интересов: KPIs and Scorecards / Budgeting and Planning / Retail Scoring / Next Best Offer / Reporting.

Верю в то, что данные – это ключевой элемент в принятии обоснованных и разумных бизнес-решений. Люблю находить простые решения для сложных задач. Не люблю повторять одни и те же ошибки, но с удовольствием приветствую новый опыт.

Образование: НИУ ВШЭ, факультет бизнес-информатики.

Преподаватель
Окончил Факультет Компьютерных Наук НИУ ВШЭ. Занимается разработкой ПО с 2015 года.
Начинал в качестве разработчика Веб-сервисов на Ruby on Rails, позже занялся разработкой микросервисов на Scala (Spray, Akka). Сейчас занимается разработкой систем телеметрических больших данных в режиме реального времени.

Интересы: Scala, Haskell, высоконагруженные сервисы, обработка больших объемов данных.

Преподаватель
Последние несколько лет работаю с большими данными как разработчик, Data Engineer и Data Scientist. Проекты в банках, телеком и розничных компаниях. Опыт работы с Hadoop (Cloudera, Hortonworks), MPP-системами (Teradata, Vertica), фреймворком Spark и Google Cloud Platform. Большой опыт в IT-инфраструктуре. Поработав и как Data Scientist, и как Data Engineer, понимаю, что без Data Engineer'а Data Scientist'у делать нечего.
Образование: МИЭМ, специальность: прикладная математика.

Otus Certified Educator

Преподаватель
Занимается поддержкой и траблшутингом серверов MySQL, приложений, написанных на PHP, etc. Активно внедряет и использует докер со всей его инфраструктурой. Придерживается мнения, что всё должно быть декларативно описано, поэтому использует Ansible.

Разрабатывает и настраивает инфраструктуру для таких стартапов, как exposcan.ru, crispmessenger.com. Занимается мониторингом при помощи Zabbix и Prometheus, создаёт графики в Grafana.

Чтобы легко подстраиваться под требования бизнеса, деплоит и описывает процессы в Gitlab, собирает и обрабатывает логи в ELK и Graylog2. Любит и умеет пользоваться активным сетевым оборудованием вендора MikroTik.


Курс рассчитан для программистов и администраторов, которые хотят освоить ОС Linux с нуля.

На курсе мы:



детально разберем основные команды в Linux и научимся работать в консоли


познакомимся с зомби, сиротами и демонами


выясним, что такое ядро операционной системы и системные вызовы


научимся работать со стандартными потоками ввода/вывода


разберем некоторые особенности файловой системы ext4


Корпоративное обучение для ваших сотрудников
Получить план обучения для сотрудников
Нажимая кнопку, я принимаю условия Политики конфидециальности
В процессе обучения вы получите комплексные знания и навыки.
Тема 1. Инженер Данных. Задачи, навыки, инструменты, потребности на рынке
Тема 2. Эволюция подходов работы с данными. Базовые принципы и понятия
Тема 3. Облачные платформы. Дистрибутивы Cloudera и Hortonworks
Тема 4. Распределенные файловые системы
Тема 5. Форматы данных и их особенности
Тема 9. Очереди сообщений, Kafka, Confluent platform
Тема 11. Доступ к данным, ноутбуки. Explore and visualize
Тема 12. Production Code на Python. Организация и Packaging кода
Тема 14. Деплоймент моделей в Sagemaker
Тема 15. Инструменты выгрузки данных из сторонних систем
Тема 16. DWH. Хранилища данных - 1 часть
Тема 17. DWH. Хранилища данных - 2 часть
Тема 18. Хранилища NoSQL. Назначение и особенности
Тема 19. SQL-доступ к данным. Apache Hive
Тема 22. Интеграция, Тестирование, Развертывание в Аналитических приложениях
Тема 24. Data Quality. Контроль качества данных, мастер-данные, Troubleshooting
Тема 25. Выбор темы и организация проектной работы
Тема 26. Консультация по проектам и домашним заданиям
Получить подробную программу обучения
Нажимая кнопку, я принимаю условия Политики конфидециальности
Получить подробную программу обучения
Выпускной проект: реализация задачи по выбранной тематике в реальном времени с применением парадигмы Map-Reduce кластере в виде pipeline (Kafka, Spark, Hadoop экосистема) и визуализация результатов.

Список возможных тем проектов будет предложен. Также можно взять задачу "с работы" или близкого себе проекта.
Обучение проходит в формате онлайн-вебинаров на русском языке.
Регулярность занятий: 2 раза в неделю по 2 академических часа (1.5 астрономических часа).

Каждые 2 недели предполагается выполнение 1 домашнего задания (время на выполнение: 2-4 академических часа). По всем практическим заданиям команда преподавателей дает развернутый фидбек.

Для прохождения курса потребуется компьютер с доступом в интернет и аккаунт на облаке (Google Cloud) с неиспользованной Free Trial версией.
Наш специалист свяжется с вами в ближайшее время. Если у вас возникли трудности в выборе курса или проблемы технического плана, то мы с радостью поможем вам.
Мы получили Вашу заявку, в ближайшее время с Вами свяжется наш менеджер.
Заберете с собой:

основные и дополнительные материалы, и видеозаписи занятий;


образцы кода;


собственный проект, который можно будет показывать при трудоустройстве;


сертификат о прохождении обучения.

В результате обучения вы:

будете иметь представление об основных классах задач Инженера Данных, инструментах, предназначенных для их решения, а также их преимуществах и особенностях;


научитесь выстраивать пайплайны пакетной и потоковой обработки данных;


сможете проектировать хранилища данных и организовывать оптимальный доступ для потребителей;


получите ряд полезных навыков: умение грамотно составлять CV, проходить интервью, выстраивать совместную работу с коллегами
Дата выдачи сертификата: 28 октября 2021 года
Успешно закончил курс «Data Engineer»
Выполнено практических заданий: 16 из 16
Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”
Генеральный директор ООО “Отус Онлайн-Образование”
Виталий Чибриков
Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.
Успешно закончил курс «Data Engineer»
Выполнено практических заданий: 16 из 16
Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”
Генеральный директор ООО “Отус Онлайн-Образование”
Виталий Чибриков
Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.
Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.
Партнеры ждут выпускников этого курса
По всем вопросам пишите на help@otus.ru
По всем вопросам пишите на help@otus.ru
Введите электронную почту для восстановления пароля
Пользователь с таким email не найден
Ваш телефон уже привязан к
другой учетной записи
Ваш телефон уже привязан к учетной записи . Выберите учетную запись, с которой желаете продолжить работу. Мы привяжем к ней телефон.
Для отправки заявки в преподаватели заполните номер телефона
Для поступления на курс мы просим слушателей пройти вступительное тестирование, которое позволит определить, соответствуют ли ваши знания минимальному порогу поступления в группу. Тестирование «отсекает» новичков, для которых программа будет слишком сложна. Тот, кто его не сдаст, не сможет оплатить курс и начать обучение.
При положительном результате (уровни А, В, С и D) вы получите уведомление по электронному адресу и доступ в личный кабинет для оплаты. В случае неудачи (уровни E и F) возможно повторное прохождение, но только через 2 недели.
Как насчет приятных бонусов? Выбирайте!
Мы предлагаем массу возможностей для того, чтобы оплата обучения стала для Вас доступнее:
При оплате курса целиком Вы экономите сумму, примерно равную стоимости 1 месяца обучения. Для зачисление на курс необходимо пройти входное тестирование
В OTUS реализована возможность оплаты обучения работодателем. Для запроса документов заполните форму или напишите на help@otus.ru.
Оплатите обучение, воспользовавшись картами рассрочки от наших партнеров: Тинькофф, Совесть, Халва. Подробнее об условиях оплаты в рассрочку можно прочитать в FAQ
Теперь вы можете получить кредит на обучение и оплатить его по частям. С полными условиями получения кредита можно ознакомиться тут
Вы можете получить скидку, пригласив друзей на наши курсы. Размер скидки зависит от выбранного другом способа оплаты курса. Подробнее
Студенты и выпускники OTUS, начиная со второго месяца обучения, получают скидку на оплату новых курсов. Подробнее
Зарегистрируйтесь на нашем сайте и получите welcome-скидку в размере 3% на все курсы в течение 21 дня.
Повторно код можно будет запросить через 0 секунд
Спасибо за обращение, наш менеджер свяжется с Вами в течение 30 минут.
В рабочее время с 9:00 до 18:00 по мск.
Демо-занятие «Введение в MPP-базы данных на примере ClickHouse»
На сегодняшний день, базы данных класса Massive Parallel Processing - это отраслевой стандарт для хранения Больших Данных и решения разнообразных аналитических задач на их основе. Сценарии использования mpp-баз разнообразны: они могут быть и "рабочей лошадкой" корпоративного BI, и инструментом централизации данных из сотен источников в одном DWH, и даже использоваться для "горячего" взаимодейстия с ML-моделями, работающими в продуктивном окружении. Данный класс технологий - необходимый элемент в инструментарии современного Data Engineer. На демо-занятии мы подробно разберем, что же такое mpp-БД, какие решения есть сегодня на рынке и даже углубимся в практический пример использования одной их самых инновационных mpp-систем на сегодня: ClickHouse.
Пройдите вступительное тестирование, мы запишем вас и напомним заранее!
Демо-занятие «Загрузка источников данных с помощью StreamSets»
На занятии мы рассмотрим нюансы работы с различными типами источников и узнаем, как загружать их с помощью StreamSets
Пройдите вступительное тестирование, мы запишем вас и напомним заранее!
Ссылка на мероприятие придет на почту за 15 минут до начала мероприятия
«Демо-занятие «Введение в MPP-базы данных на примере ClickHouse»»
Ссылка на мероприятие придет на почту за 15 минут до начала мероприятия
«Демо-занятие «Загрузка источников данных с помощью StreamSets»»
Ссылка на мероприятие придет на почту за 15 минут до начала мероприятия
На ваш номер отправлен код. Введите его сюда.
Спасибо за обращение, в ближайшее время
с вами свяжется менеджер.
Через 1 час
Через 3 часа
Через 6 часов
Через 12 часов
Завтра

Оставьте свои контакты, и мы перезвоним вам
Нажимая на кнопку «Отправить», вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности. Мы не передаём ваши данные третьим лицам и используем их исключительно для информирования о наших новых продуктах и услугах.
Нажимая на кнопку «Отправить», вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности. Мы не передаём ваши данные третьим лицам и используем их исключительно для информирования о наших новых продуктах и услугах.
Курсы по программированию от основ до олимпиадного уровня: Scratch, CoSpace Edu, Python, App Inventor начинающего и продвинутого уровней. Онлайн и очные занятия.

Основы программирования в Scratch (8–12 лет)
Основы алгоритмики и программирования с помощью блочного языка программирования Scratch. Разработка компьютерной анимации, игр и приложений.
11 занятий
4 занятия
3 занятия
2 занятия
1 занятие
3D-программирование. VR/AR (9–14 лет)
Основы 3D-дизайна и программирования VR/AR. Разработка 3D-объектов, композиций и сцен от простых до сложных. Программирование анимации и игр с использованием технологий виртуальной и дополненной реальности.

Программное обеспечение: Tinkercad, CoSpace Edu.

10 занятий
7 занятий
6 занятий
5 занятий
4 занятия
Основы программирования на языке Python, олимпиадное программирование. Разработка игр и приложений, решение олимпиадных задач по информатике.

11 занятий
6 занятий
5 занятий
4 занятия
1 индивидуальное занятие
1 занятие
Программирование на языке Python для ребят 2-го года обучения, олимпиадное программирование. Разработка игр, приложений и чат-ботов, решение олимпиадных задач по информатике.

11 занятий
4 занятия
3 занятия
2 занятия
1 индивидуальное занятие
1 занятие
Мультикурс по основам 3D-моделирования, программирования, сборки и программирования робототехники. Схемотехника Arduino, 3D-архитектура и дизайн, анимация, инженерное дело, программирование игр на платформах Tinkercad, Scratch, CoSpace Edu, Arduino.

11 занятий
4 занятия
3 занятия
2 занятия
1 занятие
7–18 июня Путешествие по Красной книге
Миссия смены: исследовать редкие и исчезающие виды насекомых, животных, птиц, а также помочь им посредством новых технологий.

Дисциплины: программирование, 3D-моделирование, VR/AR, робототехника, география, биология, экология.

Скидка при раннем бронировании:
до 7 мая — 36000 руб.
до 27 мая — 38000 руб.
после 27 мая — 44000 руб.
Миссия смены: спасти пропавших космических туристов с помощью передовых IT и инженерных технологий в космосе.

Дисциплины: программирование, 3D-моделирование, VR/AR, робототехника, астрономия.

Скидка при раннем бронировании:
до 7 мая — 36000 руб.
до 27 мая — 38000 руб.
после 27 мая — 44000 руб.
9–20 августа Спецагенты спасают мировое искусство
Миссия смены: спасти мировое наследие культуры и искусства с помощью новых технологий.

Дисциплины: программирование, 3D-моделирование, VR/AR, робототехника, география, культурология.

Скидка при раннем бронировании:
до 7 мая — 36000 руб.
до 27 мая — 38000 руб.
после 27 мая — 44000 руб.
Запишитесь
на бесплатное
пробное
занятие

Выберите любое направление
и попробуйте!

Запишите ребёнка на бесплатное пробное занятие
Нажимая на кнопку «Отправить», вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности. Мы не передаём ваши данные третьим лицам и используем их исключительно для информирования о наших новых продуктах и услугах.
НАУЧНЫЙ ПАРК МГУ
Москва, Ленинские горы, 1с77

ИЦ СКОЛКОВО
ИЦ Сколково: Большой бульвар, 42с1

ПН-СБ:
10:00-20:00



contact@inginium.ru

© 2017–2021 «Инжиниум»
Договор оферты

Stupid Bitch Porn
Cosplay Bikini
Male Masturbating Videos
Kissing Ebony
Milf Good Sex
public, protected, private members in Python
Private Variables in Python - Tutorialspoint
Private Methods in Python - GeeksforGeeks
Python Private Attributes - Python Tutorial - Learn Python ...
Private Variables in Python - GeeksforGeeks
Private Members in Python 🤔. If you have prior experience ...
Python Private