Data Quality Engineering

ОПИСАНИЕ ТРЕНИНГА

Data Quality Engineering – часть Data & Analytics практики в EPAM. По механике работы это направление очень близко к автоматизированному тестированию, но при этом Data Quality инженеры почти не занимаются классическим функциональным тестированием.

Какие задачи выполняют Data Quality инженеры?
• разрабатывают метрики качества данных;
• участвуют в разработке специальных утилит для оценки данных;
• выстраивают процессы автоматических проверок данных;
• анализируют ошибки качества данных;
• проверяют информацию в системе на соответствие бизнес-требованиям и установленным метрикам.

Мы работаем с современными масштабируемыми облачными аналитическими сервисами на базе Amazon Web Services, Google Cloud, MS Asure. Также широко используются технологии Big Data: Hadoop, MapReduce, Spark, Kafka и т.д.

БЕСПЛАТНЫЙ ТРЕНИНГ ПО DATA QUALITY ПОМОЖЕТ ВАМ:

• изучить современные технологии обработки и анализа данных;
• научиться применять Python (включая пакеты Pandas, NumPy);
• освоить SQL как универсальный «язык доступа к данным»;
• приобрести опыт работы с Data Warehouses;
• изучить основы Linux для использования облачных сервисов;
• познакомиться с классической теорией тестирования ПО.

ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ

Тренинг проходит в формате менторинга. Вы будете работать в команде под наставничеством опытных разработчиков EPAM и сможете улучшить ваши знания, а также закрепить их на практике в процессе разработки учебного Data-проекта. Студенты, показавшие лучшие результаты, получат возможность трудоустроиться в EPAM.

ДЛЯ КОГО ЭТОТ ТРЕНИНГ

• для студентов 4-6 курсов технических специальностей, выпускников и молодых специалистов;
• для тех, кто хочет обучаться и развиваться в направлении Data Quality.

ЧТО ДЕЛАТЬ, ЕСЛИ НЕ ХВАТАЕТ ЗНАНИЙ?

• Юстатья на habr.com c полезными ссылками по Data Quality;
• Data Engineers: материалы для самоподготовки.