Сколько стоит курс «DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow»?

Стоимость курса составляет 100.00 рублей

Какой рейтинг у курса «DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 0 учеников.

Где можно пройти курс «DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/303720.

Курс на Stepik

Обложка курса «DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow» на Stepik

100 ₽

DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow ★ 0.000

Name: DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow
Price: 100.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Соберите хранилище данных с нуля: сырой слой, staging, витрины, модели и тесты dbt, оркестрация в Airflow — на сквозном проекте интернет-магазина.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	0
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	45
Количество квизов	114
Количество задач с кодом	112
Стоимость курса	100 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 часа назад	—	—	—	—
Последнее обновление	29 октября 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow»

10 разделов Уроки в курсе «DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow»

45 уроков Тесты в курсе «DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow»

114 тестов Задачи в курсе «DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow»

112 задач Последнее обновление курса «DWH с нуля: хранилище данных на PostgreSQL, dbt и Airflow»

обн. 29 октября 2026

Модуль 1. Стенд и сырой слой: от источника к staging

5 уроков

1. 1.1 Зачем хранилище: OLTP, сырой слой, staging, витрины ↗

2. 1.2 Стенд за 10 минут: Docker Compose + PostgreSQL ↗

3. 1.3 Профилирование сырого слоя ↗

4. 1.4 Staging: чистка, типизация, дедупликация ↗

5. 1.5 Качество связей: сироты и разъезд источников ↗

Модуль 2. Моделирование DWH: звезда, гранулярность, SCD

5 уроков

1. 2.1 Нормализация против размерного моделирования ↗

2. 2.2 Факты и измерения: гранулярность и аддитивность ↗

3. 2.3 Звезда: измерения, суррогатные ключи, календарь ↗

4. 2.4 Медленно меняющиеся измерения: SCD 1/2/3 ↗

5. 2.5 Проектируем модель «Лавки» и проверяем её ↗

Модуль 3. ETL/ELT: загрузка, watermark, идемпотентность

4 урока

1. 3.1 ETL и ELT: что где живёт и как сверять ↗

2. 3.2 Инкрементальная загрузка и watermark ↗

3. 3.3 Идемпотентность: upsert, дедупликация, транзакции ↗

4. 3.4 Поздние и удалённые данные, сверка по периодам ↗

Модуль 4. dbt: модели, тесты, snapshots, инкремент

6 уроков

1. 4.1 Первый проект dbt: структура, профили, команды ↗

2. 4.2 Слои staging → intermediate → marts и свежесть данных ↗

3. 4.3 Модели: ref, materializations, Jinja ↗

4. 4.4 Тесты данных: unique, not_null, relationships, кастомные ↗

5. 4.5 Snapshots: история изменений средствами dbt ↗

6. 4.6 Инкрементальные модели и производительность ↗

Модуль 5. Airflow: DAG, надёжность, бэкфилл

5 уроков

1. 5.1 Архитектура Airflow и локальный стенд ↗

2. 5.2 Первый DAG: расписание, logical_date, catchup ↗

3. 5.3 Запуск dbt из Airflow ↗

4. 5.4 Надёжность: ретраи, сенсоры, алерты ↗

5. 5.5 Бэкфилл и идемпотентные перезапуски ↗

Модуль 6. Качество данных: тесты, контракты, аномалии

4 урока

1. 6.1 Категории дефектов и тесты, которые их ловят ↗

2. 6.2 Контракт данных: severity, store_failures, свежесть ↗

3. 6.3 Аномалии объёма и метрик: пороги, окна, alert fatigue ↗

4. 6.4 Система качества: регламент, владельцы, сверка с источником ↗

Модуль 7. Метрики и семантический слой

4 урока

1. 7.1 Определение метрики: однозначность, аддитивность ↗

2. 7.2 Витрины под вопросы бизнеса ↗

3. 7.3 Семантический слой: метрики как код ↗

4. 7.4 Дашборд поверх витрин: правила и сверка ↗

Модуль 8. Мониторинг хранилища: Prometheus и Grafana

4 урока

1. 8.1 Что мониторить в DWH и какие бывают метрики ↗

2. 8.2 PromQL: rate, агрегация, квантили, absent ↗

3. 8.3 Grafana: структура дашборда и здоровье пайплайнов ↗

4. 8.4 Алерты: пороги, for, дедупликация, alert fatigue ↗

Модуль 9. Продвинутый трек: Kafka, MinIO, Iceberg, Trino

4 урока

1. 9.1 Kafka: топики, партиции, offset и lag ↗

2. 9.2 MinIO и S3: озеро данных, Parquet, партиции ↗

3. 9.3 Iceberg: снимки, время-путешествие, эволюция схемы ↗

4. 9.4 Trino и федеративные запросы: что когда выбирать ↗

Модуль 10. Финальный проект: хранилище под бизнес-кейс

4 урока

1. 10.1 Бриф проекта и критерии приёмки ↗

2. 10.2 Модель данных и сборка пайплайна ↗

3. 10.3 Сдача: README, сверка, воспроизводимость ↗

4. 10.4 Защита проекта и типичные ошибки ↗