סילבוס הקורס

Module 1 | Big Data & DataOps

במודול זה תכירו את התשתיות והכלים המרכזיים המשמשים לבנייה, ניהול ואוטומציה של סביבות Data מודרניות.

במהלך הלימודים תעבדו בסביבת Linux, תכירו ניהול גרסאות באמצעות Git ותלמדו לעבוד עם Docker ליצירת סביבות עבודה מבוססות Containers.

בנוסף, תכירו תהליכי CI/CD ותבינו כיצד הם משתלבים בתהליכי פיתוח והטמעה. בהמשך תעבדו עם טכנולוגיות Big Data מרכזיות, ובהן Hadoop ו-Apache Kafka, ותכירו את Airflow לצורך בנייה, תזמון וניהול של תהליכי Data.

Module 2 | Python & PyData

במודול זה תלמדו לעבוד עם Python ככלי מרכזי לפיתוח ולעיבוד נתונים במסגרת עבודתו של Data Engineer.

בתחילת המודול תרכשו את יסודות התכנות ובהמשך תתקדמו ליכולות מתקדמות יותר הנדרשות לעבודה עם Data.

בנוסף, תלמדו לעבוד עם Pandas ועם מקורות מידע שונים לצורך טעינה, עיבוד, ארגון והכנת נתונים להמשך העבודה.

Module 3 | NoSQL & Data Technologies

במודול זה תכירו טכנולוגיות המאפשרות לאחסן, לנהל, לחפש ולהעביר כמויות גדולות ומגוונות של מידע.

במהלך הלימודים תכירו את MongoDB ואת עקרונות העבודה עם מסדי נתונים מסוג NoSQL.

בנוסף, תכירו את ELK לצורך חיפוש ועבודה עם מידע ואת Apache NiFi לצורך ניהול תהליכי זרימת נתונים בין מקורות ומערכות שונות.

Module 4 | Apache Spark & Big Data Processing

במודול זה תלמדו לעבוד עם Spark לצורך עיבוד כמויות גדולות של נתונים בסביבות Big Data.

במהלך הלימודים תכירו עבודה עם RDD, תבצעו פעולות על DataFrames ותלמדו להשתמש ב-Spark SQL לצורך עיבוד נתונים.

בנוסף, תכירו נושאים כגון Partitioning, Broadcast ו-Accumulators, ותלמדו לעבוד עם Spark Streaming לצורך עיבוד זרמי נתונים.

לסיום, תעסקו גם בניהול ובניטור של תהליכי Spark כחלק מהפעלת מערכות Big Data.

Module 5 | Cloud & AWS

במודול זה תלמדו כיצד לבנות ולהפעיל תשתיות Data בסביבת הענן ותכירו את השירותים המרכזיים של AWS הרלוונטיים לעבודתו של Data Engineer.

בתחילת המודול תכירו מודלים שונים של Cloud Deployment ותלמדו לעבוד עם ממשק הניהול ועם ממשק שורת הפקודה של AWS.

בהמשך תכירו שירותים כגון Amazon S3, RDS, Redshift, Athena ו-Glue לצורך אחסון, ניהול ועיבוד נתונים.

בנוסף, תכירו את Lambda ואת API Gateway ותלמדו את עקרונות העבודה עם Message Queues כחלק מבניית פתרונות Data בסביבת הענן.

Module 6 | GenAI for Data Engineering

במודול זה תלמדו כיצד עולם ה-Data Engineering משתלב עם Generative AI וכיצד מכינים ומנהלים את שכבת הנתונים הנדרשת לפתרונות AI מודרניים.

בתחילת המודול תעסקו בתהליכי איסוף, ניקוי והכנת נתונים ותכירו עבודה עם מידע לא מובנה באמצעות OCR ועם מידע מולטימודלי המשלב טקסט ותמונות.

בהמשך תכירו את LangChain ואת ארכיטקטורת RAG ותבינו כיצד ניתן לחבר מודלי שפה למקורות מידע ולבנות פתרונות מבוססי Retrieval-Augmented Generation.

בנוסף, תיחשפו לבניית Chatbots ארגוניים ולתהליכי AI Pipelines, תוך התייחסות לנושאים של אבטחה, Governance ואתגרים בעבודה עם פתרונות AI ארגוניים.

לסיום, תכירו כלי AI המסייעים בתהליכי פיתוח ותיעוד, ובהם GitHub Copilot ו-JetBrains AI.

Module 7 | Hands-On Projects & Final Project

במודול זה תחברו בין הידע, הכלים והטכנולוגיות שנלמדו לאורך התוכנית ותיישמו אותם במסגרת עבודה מעשית.

במהלך ההכשרה תבצעו מספר פרויקטים שיאפשרו לכם לתרגל את הטכנולוגיות שנלמדו ולשלב ביניהן לכדי פתרונות מעשיים.

בסיום התוכנית תבצעו פרויקט גמר אינטגרטיבי שמטרתו לחבר את החומר שנלמד לכדי תוצר שלם ומשמעותי.

בנוסף, הפרויקטים שתבצעו במהלך ההכשרה יוכלו לשמש כחלק מתיק העבודות שלכם ולהציג את הניסיון המעשי והיכולות שרכשתם בתוכנית.