Постройте полноценную аналитическую систему в Yandex Cloud с нуля.
От первого запроса к API до готового дашборда в DataLens.
Это не демо и не игрушка в sandbox, а реальный проект с production-подходом.
Курс не стоит своих денег - все поверхностно, сплошная вода. Отдельные блоки - это просто описание какого-то термина. Код дается уже готовый, курс построен по принципу "нажимай то, что нажимаю я". Особенно меня удивило то, что нужно поднимать Яндекс Облако, а это платное удовольствие. Да, пока есть грант, но пока вы не купите курс - вы не узнаете, что развоваричваете вы за свой счет. Много повторяющихся блоков (нам 3 раза показали схему пайплайна, которая изображена на аватарке курса).
После прохождения вы будете ЗНАТЬ куда нажимать, но ПОНИМАТЬ не будете.
Артём, спасибо за подробную обратную связь.
Мне кажется, здесь во многом разошлись ваши ожидания от курса и та задача, для которой он создавался.
Это проектный курс: его цель не глубокое изучение Airflow, PostgreSQL или DataLens по-отдельности и не написание всего кода с нуля. Цель - построение работающей аналитической системы целиком: от получения данных через API и оркестрации в Airflow до хранения в PostgreSQL и визуализации в DataLens с развертыванием стека в Yandex Cloud.
Готовый код в курсе используется намеренно. Я считаю, что для такого формата важнее научиться читать его, понимать назначение отдельных компонентов, видеть связи между ними, настраивать инфраструктуру, запускать пайплайны, диагностировать ошибки и в итоге собрать работающую систему. Написание всех компонентов с нуля сделало бы это уже существенно более объёмным курсом с другой целью.
Что касается Yandex Cloud: облачная инфраструктура действительно требует ресурсов. При этом для новых пользователей предусмотрен стартовый грант, которого достаточно для прохождения проекта при разумном использовании ресурсов. Согласен, что этот момент стоит ещё заметнее обозначить в описании курса до покупки.
Поэтому с формулировкой «после курса будете знать, куда нажимать, но не понимать» я не соглашусь. Глубина погружения здесь действительно ограничена рамками проектного курса, но пониманию архитектуры, движения данных и взаимодействия компонентов посвящена существенная часть материала.
Тем не менее спасибо за отзыв. Он хорошо показывает, что мне стоит ещё чётче обозначить позиционирование курса: это прежде всего практический end-to-end проект, а не углублённый курс по каждой из используемых технологий.
Небольшой курс с большим количеством ошибок, автор старается и исправляет их. Не думаю, что он стоит 1900. Я бы хотел вникать в технологии и в код, этого нет в этом курсе, все по верхам.
Ефим, спасибо за честную обратную связь!
Вы правы: курс не про “максимально глубокое погружение в код каждого компонента”, а про сборку целостной аналитической системы: API → Airflow → PostgreSQL → DataLens в облаке. Я изначально делал акцент именно на архитектуре, связке сервисов и практическом результате.
Также согласен, что на старте в курсе были шероховатости. Часть из них действительно вскрылась уже в процессе прохождения студентами, и я по ним оперативно вносил исправления и дополнял материалы, включая отдельную инструкцию по работе с OpenAQ API в текущих сетевых условиях. Для меня это тоже важная часть качества курса: не бросать студентов с проблемой и доводить решение до рабочего состояния.
Ваш комментарий про более глубокий разбор кода и технологий полезный. Я это учту в следующих обновлениях курса, чтобы лучше сбалансировать архитектурную часть и техническую глубину.
Спасибо, что подробно написали, чего именно вам не хватило.
ранее работал с сервисами, но здесь научился развертывать Airflow, Postgres, Datalens с нуля. задания не сложные, понравилась небольшая цена курса. дальше хотел бы задания по сложнее
Случайно нашел курс в поисковике степика, когда вбивал yandex cloud. Сначала отнесся немного скептически, потому что он новый и студентов и отзывов почти нет.
Прошел чуть меньше чем за неделю и повторил все шаги по развертыванию инфраструктуры и настройке пайплайнов.
Ниже - мое мнение на счет того, что хорошо и что я рекомендую автору.
Хорошо:
1) набор технологий для дата инженера/аналитика - актуальный и применимый. Я сам DE и регулярно пользуюсь этими инструментами
2) обьясняется все доступно и понятно. Демо и картинки с пояснениями не дают потеряться и помогают все аккуратно настроить
3) если тратить по 1-2 часа в день, то курс реально пройти за рабочую неделю. Поначалу казалось, что уйдет гораздо больше времени
4) сам проект интересный. Итоговая визуализация с картой мира в datalens и обновляющимися элементами интерфейса там и в airflow производят вау-эффект
5) автор говорит четко и понятно. Пересматривал видео только чтобы повторить шаги в облаке
Что советую улучшить:
1) Можно собирать больше показателей. pm10 и pm2.5 - хорошо, но openaq дает возможность работать еще с большим набором
2) не совсем понял для чего мы рассматривали классический и современный вариант пайплайна про локации. Итоговая версия все равно была другая. Чисто в учебных целях - окей
3) Было бы здорово добавить еще данных из других источников, чтобы карта была "живее". Но об этом автор говорит как о рекомендации в завершающей части сам
В целом, хороший курс. На степике есть отдельные курсы по yandex облаку и по airflow, но тут есть именно ощущение прикладного проекта и что мы сделали что-то большое из набора инструментов
Курс оказался гораздо глубже, чем я ожидал. Не просто “посмотреть на Airflow и Datalens внутри Яндекс Облака”, а собрать целую систему шаг за шагом.
Понравилось, что объясняется логика архитектуры и почему всё устроено именно так. Много практики и реального кода.
Хороший вариант для тех, кто уже работает с данными и хочет перейти на более системный уровень.
