Чему вы научитесь
- Развернёте профессиональный стек технологий (Docker, ClickHouse, Airflow, DataLens, Superset)
- Частично затронем администрирование ClickHouse
- Изучим DataLens
- Изучим Superset
- Разработаем реальный дашборд (отчёт)
- Разработаем миниатюрное DWH (хранилище данных)
- Изучим наилучшие практики составления отчётов
- Узнаете лучшие практики и скрытые ловушки в BI-разработке
- Изучим Apache Airflow
- Научимся парсить источники данных
- Организуем ETL-процесс и full data pipeline (от извлечения данных до дашборда)
О курсе
Быстрый способ освоить азы профессий BI-аналитик/Data Engineer. За 5,5 часов практики вы освоите ключевые технологии (Docker, Apache Airflow, ClickHouse, Yandex DataLens, Apache Superset) и построите полный цикл обработки данных - от извлечения до визуализации. Будет много SQL и Python кода. Курс сфокусирован на реальных задачах: никакой воды, реальные практические знания. Финальный проект станет отличным кейсом в вашем профессиональном портфолио. Подойдет как новичкам, так и опытным специалистам!
Для кого этот курс
Для специалистов любого уровня: от начинающих аналитиков до инженеров данных.
Начинающий аналитик научиться пользоваться аналитическими инструментами - Datalens / Superset.
Начинающий инженер данных научится строить ETL-пайплайны — основа профессии.
Начальные требования
Для успешного прохождения курса необходимо:
- Знание Docker, либо быть готовым повторить всё за преподавателем
- Знания SQL обязательно (select, where, group by, having, order by, join и т.д.). Вы умеете писать SQL-запросы. Вы понимаете, что такое база данных, и что различных систем управления базой данных (СУБД) очень много (Postgres, ClickHouse, MySQL и т.д.). Вы готовы работать с SQL, так как в курсе очень много будет связано именно с БД.
- Знания Python обязательно - вы знакомы с типами данных, функциями. Знаете про библиотеки - панды ваши друзья. Желательно знать какую-либо IDE (PyCharm, VSCode), но не обязательно.
Рекомендуемые системные требования Docker:
- Процессор: Intel Core i5 8400 Coffee Lake или лучше (в реальности достаточно и i3)
- Память: 8 ГБ оперативной памяти (в реальности достаточно и 4-5ГБ)
- Хранение: 20 ГБ SSD (в реальности не менее 10ГБ)
Для того, что вы могли понять, достаточно ли ресурсов вашего компьютера для прохождения курса, уроки с установкой Docker, DataLens, Superset, ClickHouse и Airflow будут доступны бесплатно.
Преподаватели курса
6 674
Как проходит обучение
Курс построен по принципу "сразу в бой". Ваш командир - автор курса, в формате видеолекций производит все манипуляции с попутным объяснением, что и зачем он делает. Просмотрев видеолекцию (или попутно, во время просмотра) вы самостоятельно повторяете аналогичные манипуляции на своей рабочей машине. Тем самым вы не просто изучаете материал, но и получаете поле для экспериментов.
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 296 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- Востребованные работодателями знания
- Умение работать с самым передовым стеком технологий
- Понимание процессов большинства компаний
- Понимание полного жизненного цикла данных
- Комьюнити единомышленников
- Помощь наставника
- Удочку, так как всю инфраструктуру развернем локально, и сможете экспериментировать как угодно
- Сертификат
Нагрузка
10 часов в неделю