• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2026/2027

Введение в инженерию данных

ID 1145404

Статус: Маго-лего
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 24

Программа дисциплины

Аннотация

Курс Введение в инженерию данных знакомит слушателей с основами профессии Data Engineering, которая играет ключевую роль в современных data-driven компаниях. В рамках курса рассматриваются базовые концепции, инструменты и методы, необходимые для проектирования, построения и поддержки надежных и масштабируемых систем обработки данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Сформировать представление об основных задачах инженерии данных, этапах работы с данными, принципах организации их обработки и хранения, а также взаимодействии основных компонентов систем обработки данных.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент определяет основные задачи инженерии данных и роль инженера данных. Описывает основные этапы работы с данными. Различает задачи инженера данных и других специалистов, работающих с данными.
  • Студент описывает основные этапы получения и подготовки данных. Объясняет назначение очистки, проверки и преобразования данных. Выявляет основные проблемы качества данных.
  • Студент объясняет принципы ETL и ELT. Определяет основные этапы обработки и преобразования данных. Описывает назначение пайплайнов обработки данных.
  • Студент определяет назначение систем хранения данных. Различает основные подходы к хранению данных. Объясняет связь между способом хранения и последующей обработкой и использованием данных.
  • Студент различает пакетную и потоковую обработку данных. Объясняет особенности и сценарии применения различных подходов. Соотносит подход к обработке данных с условиями поставленной задачи.
  • Студент определяет основные компоненты системы обработки данных и их назначение. Описывает взаимодействие компонентов и движение данных между ними. Анализирует предложенную схему обработки данных.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Введение в инженерию данных
  • Тема 2. Получение и подготовка данных
  • Тема 3. Обработка и преобразование данных
  • Тема 4. Хранение данных
  • Тема 5. Пакетная и потоковая обработка данных
  • Тема 6. Системы обработки данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Итоговый тест
    Итоговый тест проводится по материалам всей дисциплины и проверяет достижение основных планируемых результатов обучения. Тест включает задания по основным задачам инженерии данных, этапам работы с данными, их получению и подготовке, обработке и преобразованию, подходам к хранению данных, пакетной и потоковой обработке, а также взаимодействию основных компонентов систем обработки данных.
  • неблокирующий Тест 1 по темам 1–3
    Тест проверяет освоение тем 1–3: «Введение в инженерию данных», «Получение и подготовка данных», «Обработка и преобразование данных». Задания проверяют понимание основных задач инженерии данных, этапов работы с данными, принципов их получения и подготовки, обработки и преобразования, а также базовых принципов ETL и ELT.
  • неблокирующий Задания с проверкой преподавателем
    В рамках дисциплины студент выполняет практическое задание на основе предложенного кейса. Задание направлено на применение изученных принципов инженерии данных: анализ источников и способов получения данных, определение этапов их обработки и преобразования, анализ подходов к хранению данных и движения данных между компонентами системы. Процедура сдачи: Студент выполняет задание на основе предложенного кейса. Студент представляет результат в виде схемы движения данных и пояснения. Выполненное задание загружается в ЛМС ВШЭ. Преподаватель проверяет работу и предоставляет обратную связь. Использование ИИ при выполнении заданий Студент может использовать инструменты искусственного интеллекта при выполнении заданий, если это не противоречит условиям задания и инструкциям преподавателя. Результаты, полученные с использованием ИИ, должны быть самостоятельно проверены, проанализированы и при необходимости доработаны студентом. Ключевые выводы и решения студент формулирует самостоятельно.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 3rd module
    Форма промежуточной аттестации: зачёт Все элементы контроля оцениваются по десятибалльной шкале. Итоговая оценка рассчитывается по формуле: Тест 1 по темам 1–3 × 0,3 + Задания с проверкой преподавателем × 0,4 + Итоговый тест × 0,3 Максимальный итоговый балл — 10.
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Инженерия данных в Python - - - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-93700-381-2 - 2025 - русский - https://e.lanbook.com/book/514945 - ЛАНЬ - 514945
  • Инженерия данных в Python: Основы анализа данных с помощью Pandas, NumPy и Scikit-learn - C.Technologies - ДМК Пресс - 9785937003812 - 2024 - русский - https://hse.alpinadigital.ru/document/45458 - Alpina - 45458
  • Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality: Пер. с англ. - Макгрегор С. - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - 978-5-9775-1846-8 - 2024 - русский - https://ibooks.ru/product/335502 - iBOOKS - 335502

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter - Маккинни У. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-93700-174-0 - 2023 - русский - https://e.lanbook.com/book/348086 - ЛАНЬ - 348086

Авторы

  • Ахмедова Гюнай Интигам кызы