О компании Proper Data Management

Компания Proper Data Management - команда профессионалов в сфере разработки различных IT решений. Компания с 2019 года успешно ведет деятельность на рынке Казахстана. Мы занимаемся разработкой программных продуктов любой сложности и объёма. Значительный опыт наших специалистов позволяет нам гарантировать качество, надежность, удобство и эффективность продуктов, а так же высокий уровень технической поддержки.

Связаться

“

Наш курс предназначен для начинающих разработчиков,
студентов, уже работающих или опытных инженеров, которые
хотят повысить свои навыки, специалистов, которые хотят
получить новые навыки для карьерного роста, смены профессии
или повышения своей конкурентоспособности на рынке труда

Компания Proper Data Management

Процесс отбора студентов

Заявка

Потенциальные студенты будут заполнять заявку, в которой могут предоставить информацию о своем образовании, предыдущем опыте в разработке или связанных областях, мотивации и целях, которые они хотели бы достичь, посещая данный курс.

Оценка готовности

Школа может проанализировать предоставленную
информацию, чтобы оценить квалификации и потенциал каждого кандидата. Это может включать анализ образования, опыта работы или проектов, выполненных в области разработки. А также дополнительно пройти тестирование готовность к обучению состоящее из 30 вопросов и времени 45 минут

Собеседование

Возможно, некоторым кандидатам будет предложено пройти
собеседование, чтобы более подробно обсудить их навыки, опыт, мотивацию и понимание важных концепций DevOps и Data engineering-разработки. Собеседование может проводиться лично, по телефону или онлайн.

Результаты отбора

После проведения всех необходимых этапов, школа определит, какие
студенты будут приняты на курс. Результаты отбора будут объявлены соискателям, и тем, кто был выбран, будет предоставлена возможность принять участие в курсе.

Два направления курсов:

Data Engineering

600 000 тг

• Продолжительность 26 недель
• Язык обучения Русский
• Постоянная связь с преподавателями
• Работа с необходимым набором инструментов
• Разбор задач из сферы реальной IT-разработки, обучение
лучшим практикам
• Формат проведения занятий: Уроки в онлайн-режиме 2
раза в неделю по 3 часа
• Уровень: Для начинающих
• Длительность в академических часах : 156

Навыки:
• Работа с различными типами данных и их обработку
• Создание визуализаций данных и отчетов
• Работа с инструментами для анализа данных, включая
Excel, Python и SQL и многое другое

DevOps

600 000 тг

• Продолжительность 26 недель
• Язык обучения Русский
• Постоянная связь с преподавателями
• Работа с необходимым набором инструментов
• Разбор задач из сферы реальной IT-разработки, обучение
лучшим практикам
• Формат проведения занятий: Уроки в онлайн-режиме 2
раза в неделю по 3 часа
• Уровень: Для начинающих
• Длительность в академических часах : 156

Навыки:
• Администрирование Linux серверов Использование ПО
Docker, Kubernetes, Jenkins
• Создание мониторинг окружения

Критерий оценивания работ

Для оценки практических работ: полнота решения заданий, аккуратность и точность расчетов, строгое соблюдение стандарта СМК при оформлении и своевременная защита. Критерий оценки СРС: полнота решения заданий, аккуратность и точность расчетов, строгое соблюдение стандартов СМК при оформлении и своевременная защита. Критерий выставления экзаменационной оценки: корректность и полнота ответов, и точность изложения

Описание и цели наших курсов

Data Engineering

Цель курса: Предоставить студентам знания и навыки, необходимые для работы в области Data Engineering, включая сбор, обработку, хранение и анализ данных.
Состоит из следующих тем:
• Введение в Data Engineering
• Основы Python для Data Engineering
• Работа с базами данных
• Обработка данных с использованием Apache Spark
• Работа с потоковыми данными
• Работа с облачными хранилищами данных
• Проектирование и оптимизация хранилищ данных
• Распределенные системы и инструменты
• Построение ETL процессов
• Разработка и развертывание систем мониторинга и логирования
• Разработка и развертывание потоковых аналитических приложений

DevOps

Цель курса: Предоставить студентам обширные знания и навыки в области DevOps, начиная с базовых принципов и заканчивая более продвинутыми темами, такими как мониторинг, безопасность и облачные решения.
Состоит из следующих тем:
• Введение в DevOps
• Основы системного администрирования и командной строки
• Контейнеризация с Docker
• Оркестрация и управление контейнерами с Kubernetes
• Непрерывная интеграция и развертывание (CI/CD) с
использованием Jenkins
• Конфигурационное управление с Ansible
• Управление инфраструктурой как код с использованием
Terraform
• Мониторинг и журналирование с Prometheus и ELK
• Управление версиями кода с Git и системы управления
версиями
• Облачные решения и DevOps
• Масштабирование и управление нагрузкой
• DevOps и безопасность

Сертификаты наших преподавателей