NoSQL — курс от Отус
«NoSQL» от OTUS — комплексный онлайн-курс для тех, кто хочет освоить современные нереляционные базы данных. За 5 месяцев обучения участники изучат все основные типы NoSQL-решений: документо-ориентированные (MongoDB, Couchbase), колоночные (Cassandra, ClickHouse), ключ-значение (Redis, etcd, Consul), графовые (Neo4j), а также брокеры сообщений (Kafka, RabbitMQ), Elasticsearch, Tarantool, Hadoop и облачные NoSQL-сервисы. Программа включает практическую работу с каждой технологией — от установки кластера до оптимизации запросов. Курс завершается защитой проектной работы: исследование производительности или разработка высоконагруженного кластера.
Как мы оцениваем курсы
Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:
- Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
- Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
- Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
- Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
- Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков
Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.
- Платформа
- Отус
- Автор
- Дмитрий Гурьянов, SKL Group
- Длительность
- 5 мес, 6 ч/нед
- Формат
- Онлайн. Живые вебинары 2 раза в неделю по 2 ак. часа, домашние задания с обратной связью, проектная работа
- Уровень
- Средний
- Язык
- Русский
- Сертификат
- Сертификат OTUS / Удостоверение о повышении квалификации
- Обновлено
- март 2026 г.
Программа и содержание
Модули и темы
Обзор отличий реляционных и нереляционных баз данных. Изучение CAP-теоремы и её влияния на выбор СУБД. Классификация NoSQL-решений: документо-ориентированные, колоночные, ключ-значение, графовые.
- NoSQL
- RDBMS
- CAP-теорема
- Типы NoSQL БД
Введение в NoSQL
Различия RDBMS и NoSQL, CAP-теорема
Обзор отличий реляционных и нереляционных баз данных. Изучение CAP-теоремы и её влияния на выбор СУБД. Классификация NoSQL-решений: документо-ориентированные, колоночные, ключ-значение, графовые.
- NoSQL
- RDBMS
- CAP-теорема
- Типы NoSQL БД
Document Store: MongoDB и Couchbase
Хранение документов, кластеризация, агрегация и оптимизация
Базовые возможности MongoDB: CRUD-операции, индексы, проекции. Кластерные возможности: репликация и шардирование. Aggregation Framework для сложных аналитических запросов. Оптимизация производительности. Знакомство с Couchbase как альтернативным документо-ориентированным решением.
- MongoDB
- Couchbase
- Aggregation Framework
- Шардирование
- Репликация
- Оптимизация
Колоночные БД: Cassandra и ClickHouse
Распределённые колоночные хранилища для аналитики и больших данных
Архитектура Cassandra: распределённое хранение, системные компоненты, репликация. ClickHouse для аналитических запросов: установка, масштабирование и манипуляции с данными. Сравнение подходов колоночных СУБД.
- Cassandra
- ClickHouse
- Distributed Key Value
- Масштабирование
- Аналитика
Key-Value: Redis, etcd, Consul
Хранилища типа ключ-значение для кэширования и конфигураций
Redis: структуры данных, персистентность, кластеризация. etcd и Consul для хранения конфигураций и Service Discovery. FoundationDB как распределённое хранилище. Практические сценарии использования каждой технологии.
- Redis
- etcd
- Consul
- FoundationDB
- Кэширование
- Service Discovery
Графовые БД и полнотекстовый поиск
Neo4j для работы с графами, Elasticsearch и Opensearch
Графовая модель данных и язык запросов Cypher. Построение и навигация по графам в Neo4j. Elasticsearch для полнотекстового поиска и аналитики. Opensearch как альтернатива Elasticsearch.
- Neo4j
- Cypher
- Elasticsearch
- Opensearch
- Полнотекстовый поиск
Kafka, RabbitMQ, Hadoop и другие
Брокеры сообщений, распределённые файловые системы, мониторинг
Apache Kafka и RabbitMQ для обработки потоков данных. Hadoop File System и S3 для хранения больших объёмов. Prometheus и Grafana для мониторинга. Архитектура и масштабирование Tarantool. Знакомство с NATS.
- Kafka
- RabbitMQ
- Hadoop
- S3
- Prometheus
- Grafana
- Tarantool
- NATS
NoSQL в облаках и проектная работа
Облачные решения, временные ряды, векторные БД, защита проекта
Временные ряды и Time-Series базы данных. Qdrant и векторные базы данных для семантического поиска. Обзор NoSQL-решений в облаках. Выбор темы проектной работы, консультации и защита перед преподавателями.
- Time-Series
- Векторные БД
- Qdrant
- Cloud
- Проект
Чему научитесь
Для кого подходит
- →Backend- и Fullstack-разработчикам, сталкивающимся с NoSQL в работе
- →Разработчикам баз данных, расширяющим компетенции за пределы реляционных СУБД
- →Аналитикам данных и системным аналитикам
- →Архитекторам проектов для выбора оптимальной технологии хранения
- →Инженерам данных и DevOps-инженерам
Требования
- →Базовое понимание Linux или Docker
- →Опыт работы с реляционными СУБД от полугода
- →Прохождение вступительного тестирования
Плюсы и минусы курса NoSQL
Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.
Плюсы
- Охват всех основных типов NoSQL: документные, колоночные, ключ-значение, графовые
- Более 13 технологий в одном курсе: MongoDB, Redis, Kafka, ClickHouse и др.
- Живые вебинары с преподавателями из крупных IT-компаний
- Проектная работа с исследованием или разработкой кластера
- Актуальные темы: векторные БД (Qdrant), Time-Series, облачные решения
- Удостоверение о повышении квалификации при наличии профильного образования
Минусы
- Требуется входное тестирование — курс не для новичков в БД
- Широкий охват технологий может привести к поверхностному изучению отдельных СУБД
- Стоимость не указана публично — необходимо пройти тестирование
- Высокая нагрузка: 2 вебинара в неделю плюс домашние задания
Отзывы (1)
Загрузка комментариев...
Часто задаваемые вопросы
Нужен ли опыт работы с NoSQL перед курсом?
Какие технологии изучаются на курсе?
Что представляет собой проектная работа?
Какой документ выдаётся по окончании?
Сохраняется ли доступ к материалам после обучения?
Нужен ли опыт работы с NoSQL перед курсом?
Не обязательно именно с NoSQL. Достаточно опыта работы с реляционными СУБД от полугода и базового понимания Linux или Docker.
Какие технологии изучаются на курсе?
MongoDB, Couchbase, Cassandra, ClickHouse, Elasticsearch, Redis, Neo4j, Kafka, RabbitMQ, Hadoop, Prometheus, Grafana, Tarantool, Qdrant и облачные NoSQL-решения.
Что представляет собой проектная работа?
Можно выбрать одну из предложенных тем или реализовать свою идею: разработать высоконагруженный кластер на любой NoSQL БД или провести сравнительное исследование производительности нескольких СУБД.
Какой документ выдаётся по окончании?
Сертификат OTUS. При наличии высшего или среднего профессионального образования и успешной защите проекта — удостоверение о повышении квалификации.
Сохраняется ли доступ к материалам после обучения?
Да, доступ к записям вебинаров и учебным материалам сохраняется навсегда в личном кабинете.