Realtime Analytics
Авторская программа
Игоря Мосягина
За 6 недель полный цикл: Postgres → Debezium → Kafka → ClickHouse → FastAPI. Разберемся с реальными подводными камнями – лаги, schema drift, неверные метрики.
Скидка 40% • До 31 августа
Концентрированная практика
Только 6 недель – специализированная программа бе�� лишней теории
Комьюнити выпускников
Учишься с профессионалами, которые уже прошли основную программу
4 лабы & Capstone проект
End-to-end realtime analytics service, который можешь показать на интервью
Первый запуск = скидка
Ранние участники получают максимальн��ю скидку
Система обработки данных в реальном времени
Realtime Analytics — это стек технологий, которые позволяют собирать, обрабатывать и анализировать данные с минимальной задержкой. Вместо ночных батч-обработок данные текут 24/7.
Архитектура пайплайна
PostgreSQL
Debezium
Kafka
ClickHouse
FastAPI
Change Data Capture
Перехватываем все изменения в PostgreSQL и отправляем их в Kafka как события в реальном времени
Event Streaming
Kafka управляет потоком событий: гарантирует доставку, масштабируется, обрабатывает миллионы сообщений в секунду
Real-time Aggregations
ClickHouse считает метрики по горячим данным и отдает их с минимальной задержкой для дашбордов
API Layer
FastAPI фронтенд получает метрики из ClickHouse через REST API с кешированием и обработкой ошибок
Расписание программы
Старт
7 сентября
Начало первого занятия. Все материалы и доступ готовы.
Занятия
Вт/Чт 19:00
Два раза в неделю по 2-3 часа. Записи на следующий день.
Финиш
16 октября
Защита capstone проекта и получение сертификата.
Структура каждой недели
- Пн-Ср:Самостоятельная работа на лабе, вопросы в чате
- Вт/Чт:Занятие (2-3 часа), разбор лабы, live coding
- Пт-Вс:Доделываешь лабу, готовишься к следующей неделе
Почему именно эта программа
100% практика, 0% воды
Каждое занятие = код. 4 полнофункциональные лабы, где ты реально пишешь и дебажишь. Нет лекций о теории Kafka — только боевой опыт.
Авторская программа Игоря
Структурирована вокруг реальных боль-поинтов, с которыми Игорь сталкивался в production. Не копия других курсов — уникальный подход.
Capstone вместо фрилансных проектов
Финальный проект — это полный цикл: Postgres → Debezium → Kafka → ClickHouse → FastAPI. Реальное портфолио для собеседования.
Комьюнити выпускников Data Engineer
Учишься с людьми, которые уже прошли основную программу. Общий язык, понимание базиса, лучше помогают друг другу.
Фокус на production problems
Занятие 8 целиком про симуляцию реальных инцидентов: потеря данных, лаги, дублирование. Как работать в боевых условиях.
Первый запуск = максимальная скидка
40% скидка (40,000₽) для первого потока. Инвестируешь в развитие по справедливой цене. После будет дороже.
Для кого эта программа
Выпускники Data Engineer
Для вас эта программа – логическое продолжение. Вы уже знаете инструменты, теперь учитесь собирать боевые пайплайны, сталкиваться с реальными проблемами (лаги, schema drift, мониторинг) и решать их правильно. Более сильный кейс для собеседований и рост на текущей работе.
Junior/middle Data Engineers
Если у вас есть практический опыт в дата-инжиниринге, но вы хотите структурировать знания о realtime-системах и получить безопасную среду для экспериментов. Программа фокусируется на инструментах и подходах, которые часто не хватает рук на работе.
Команды в компаниях
Backend/data инженеры с realtime-задачами. Программа работает как corporate upskilling-пакет: ускоряет прокачку в realtime-системах и снижает цену ошибок в production. Можно отправить нескольких сотрудников одновременно.
Техлиды и архитекторы
Если ваша команда работает с Kafka, ClickHouse или CDC – программа поможет вам лучше понимать типовые подводные камни и быстрее онбордить новых инженеров под ваш стек.
Кому программа не подойдет
Вы только начинаете в data engineering
Эта программа – это follow-up после основной. Если вы новичок, вам сначала нужна программа Data Engineer для фундамента, а потом уже это продолжение.
Вы боитесь терминала и не любите код
В каждой лабе нужно писать код (Python/SQL), настраивать конфиги и отлаживать. Это практическая программа – без рук на клавиатуре не получится.
У вас очень высокая загрузка на работе
Программа требует 8-12 часов в неделю активной работы на лабах и проекте. Без достаточного времени качество результата сильно упадет.
Вам нужна общая теория дата-инжиниринга
Мы не учим "как работает Spark" или "архитектура дилейк". Мы углубляемся в конкретный стек: realtime-пайплайны, CDC, обработка стримов, мониторинг.
4 лаборатории + Capstone
CDC основы на PostgreSQL
Настроишь Debezium с PostgreSQL, поймешь как работает Change Data Capture. Впервые увидишь реальную schema evolution problem и как её решать без downtime.
Real-time агрегации в ClickHouse
Потоки из Kafka прямо в ClickHouse, первые AggregatingMergeTree таблицы. Сталкнешься с lag-ом данных и научишься его мониторить. Первый capstone – метрики для дашборда.
API слой для метрик
FastAPI сервис, который отдает метрики из ClickHouse. Учишь как правильно кешировать, что делать, если ClickHouse медленный, и как не сломать фронтенд при schema drift.
Ops drill: лаги, восстановление, инциденты
Симулируешь реальные проблемы: потеря данных, дублирование записей, неверные метрики. Решаешь их как на работе – находишь корень причины, чинишь пайплайн, восстанавливаешь данные.
Capstone проект: End-to-end Realtime Analytics Service
Собираешь полный цикл с нуля: источник данных → CDC → Kafka → обработка → ClickHouse → API → мониторинг. Это то, что можешь показать на собеседовании как реальный кейс.
Темы
Change Data Capture (CDC) на PostgreSQL
Apache Kafka: архитектура и конфигурация
ClickHouse: реалтайм агрегации и мониторинг
API слой для метрик: FastAPI + кеширование
Schema evolution и data quality
Обработка ошибок и восстановление
Производительность и масштабируемость
Ops drill: реальные инциденты и мониторинг
Инвестиция в свой рост
Realtime Analytics
6 недель • 4 лабы + Capstone • Поддержка в чате
✓ Первый набор: скидка 40% всем, кто зарегистрируется до 31 августа.
📅 7 сентября – 16 октября 2026
Запись закрывается: 31 августа