A tantárgy célja, hogy a hallgatók megismerjék a data engineering életciklust, valamint elsajátítsák az adatmérnök szerepkör betöltéséhez szükséges alapvető elméleti és gyakorlati ismereteket. A tárgy hallgatása során a hallgatók betekintést nyernek olyan koncepciókba és best practice-ekbe, amelyek segítségével szisztematikusan képesek lesznek adatmérnöki problémák megoldására. Az adatgenerálás, betöltés, tárolás és kiszolgálás részletes áttekintésén keresztül, a megfelelő technológiai eszközöket megismerve valós adat pipeline-okat és architektúrákat lesznek képesek tervezni, létrehozni és üzemeltetni. A tárgy oktatása során kiemelt figyelmet fordítunk arra, hogy a bemutatott technológiák a legfrissebb piaci trendeket kövessék. A hallgatók nemcsak technológiai ismereteket, hanem olyan elméleti és gyakorlati tudást is elsajátíthatnak, melyek segítségével olyan módon tudnak data engineering feladatokat elvégezni, hogy az a döntéshozók és az adatot használók számára valóban hasznos és hatékony legyen.

Előadások:

Hét	Előadás anyaga
1.	A Data Engineer szerepkör. A data engineering életciklus és elemei. Az előadás keretében bemutatjuk az adatmérnök (data engineer) szerepkört, külön kiemelve az elmúlt évekbeli és jövőben várható trendeket a szakmai piacon. Ismertetjük a data engineering életciklust, annak elemeit, valamint az adatmérnökök által leggyakrabban használt technológiákat. Kitérünk a felhő alapú megoldások előnyeire és hátrányaira.
2.	Adatforrások, adatgenerálás Az előadás témája az adatforrások és adatgenerálás bemutatása. Mivel minden adatmérnöki folyamat vagy pipeline egy vagy több adatforrásból indul ki, körbejárjuk ezeknek a típusait, külön figyelmet szentelve az adatmérnökök által gyakran végzett feladatokra. Bemutatjuk a különböző adatformátumokat.
3.	Batch alapú adatfeldolgozás Az előadás súlyponti témája a batch alapú adatfeldolgozás megismerése. Bemutatjuk a batch és a streaming alapú adatfeldolgozás közötti különbséget. Kitérünk az ETL (Extract-Transform-Load) és ELT (Extract-Load-Transform) folyamatok részleteire, illetve ismertetjük a state-of-the-art technológiákat.
4.	Streaming alapú adatfeldolgozás Az előadás keretében bemutatjuk a streaming alapú adatfeldolgozás alapjait. Ismertetjük az esemény alapú streaming megoldások használatát, valamint a message queue alapú megoldásokat. Megismerkedünk az Apache Kafka technológiával.
5.	Adatbázisok, adattárolási megoldások, adattárolási absztrakciók Az előadáson egyrészt megismerkedünk az alapvető adatbázis és adattárolási típusokkal (relációs, NoSQL, gráf alapú adatbázisok, objektum tárolók, stb.), másrészt a magasabb szintű adattárolási absztrakciókról (adattárház, data lake, data-lakehouse) biztosítunk átfogó képet.
6.	Adatmodellezés, lekérdezések Az előadás célja, hogy a hallgatók megismerkedjenek az adatmodellezés szerepével, és elsajátítsák a legfontosabb elméleti gyakorlati ismereteket a területen (pl. csillag séma, tárgy és dimenzió táblák használata). Összetett SQL lekérdezések példáján keresztül bemutatjuk a lekérdezésekhez kapcsolódó fontosabb koncepciókat (pl. teljesítményoptimalizálás).
7.	Orchestration, ütemezés, pipeline automatizálás Az előadáson bemutatjuk a data pipeline-okban leggyakrabban használt ütemezési koncepciókat és eszközöket (pl. Apache Airflow, Dagster, Mage). Kitérünk az automatizálás lehetőségeire a teljes data engineering életciklus során.
8.	Adatmenedzsment, adat architektúra, adatbiztonság Az előadáson ismertetjük a DataOps fogalmát és a használt automatizációs elveket. Bemutatjuk a jó adat architektúra tervezéséhez szükséges szempontokat, illetve azt, hogy a követelményekből kiindulva hogyan tudjuk a lehető legjobb technológiai eszközöket kiválasztani. Ismertetjük, hogy hogyan lehetséges az adatok biztonságát szem előtt tartani a teljes adatmérnöki életciklus során.
9.	Transzformációk, elosztott feldolgozó rendszerek Az előadás fő célja a leggyakrabban használt elosztott feldolgozó rendszerek bemutatása gyakorlati példák segítségével. A hallgatók megismerkedhetnek a Pandas és Spark, valamint az ezekre épülő további technológiákkal. Bemutatjuk az elosztott rendszerek előnyeit és hátrányait.
10.	Data engineering pipeline a felhőben - AWS technológiák Az előadáson részletesen bemutatásra kerül az AWS platform, illetve annak az adatmérnöki szerepkört érintő elemei. Egy teljes adat pipeline felépítésén keresztül megismerkedünk az iparban leggyakrabban használt felhő alapú technológiákkal. Ismertetjük az AWS platformhoz kapcsoló alapvető koncepciókat és fogalmakat.
11.	Data engineering pipeline a felhőben - AWS technológiák Az előző előadások ismereteire építve folytatjuk az elsajátított koncepciók és technológiák gyakorlatban való bemutatást egy összetettebb példán keresztül.
12.	Infrastructure as a Code eszközök használata data engineering életciklus menedzselése során. Az előadási központi tematikája az IaaC (Infrastructure as a Code) eszközök megismerése és használatának bemutatása. A data engineering életciklus során megvizsgáljuk, hogy hol és hogyan érdemes ezen eszközöket alkalmazni. Megismerkedünk a Terraform IaaC technológiával.
13.	Databricks Az előadáson áttekintjük a Databricks adatplatform működését. Egy gyakorlati példa keretében megismerjük a platform használatát és a hozzá tartozó koncepciókat.
14.	Snowflake Az előadáson áttekintjük a Snowflake felhő adatplatform működését. Egy gyakorlati példa keretében megismerjük a platform használatát és a hozzá tartozó koncepciókat.

Laborok:
A laborok az előadások tematikáját követik és lehetőséget biztosítanak az ott elhangzottak gyakorlására. A tárgy során 7 db 4x45 perces labor kerül megtartásra.

Gyakorlatias, alkalmazásközpontú előadások keretében.

Kijelölt írásos anyag elsajátítása.

A tárgyhoz online/otthon elvégezhető laborok tartoznak, melyeket a laborvezetők ellenőriznek.

A szorgalmi időszakban egy ZH megírása kötelező, valamint a laborok 70%-ának teljesítése legalább elégséges érdemjeggyel. Emellett a vizsgaidőszakban követelmény egy írásbeli vizsga sikeres teljesítése.

Az aláírás feltétele:

- ZH-n legalább 40% elérése.

- Laborok 70%-ának legalább elégségesre való teljesítése.

Az érdemjegy a ZH pontszámából, az összes labor pontszámából és vizsga pontszámából tevődik össze, 20%-30%-50% súlyokkal.

A vizsga opcionálisan kiváltható nagy házi feladat elkészítésével a félév során.

A zárthelyi, továbbá 1 labor pótolható a pótlási héten.

Igény szerint, az oktatókkal egyeztetve.

A tárgy weboldalán elhelyezett írásos anyagok.