Курс на Stepik
Обложка курса «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL» на Stepik
Бесплатно

Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

За 1–2 часа научитесь находить ошибки в данных с помощью SQL: NULL, дубликаты, неверные значения и сломанные связи. Практика на реальном датасете. Без настройки: всё в DuckDB

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL»Учеников на курсе 110
Сертификаты, выданные на курсе «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL»Количество уроков 15
Тесты в курсе «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL»Количество квизов 10
Время прохождения курса «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL»Время прохождения курса —
Обновления курса «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL» 3 раздела Уроки в курсе «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL» 15 уроков Тесты в курсе «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL» 10 тестов Время прохождения курса «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL» 0 ч. Последнее обновление курса «Data Quality: находим ошибки в данных с помощью SQL» обн. 16 апреля 2026

1. Почему вашим данным нельзя доверять (и как это проверить)

2 урока
Закрытый
1.1 Что вы сможете находить в данных уже после этого курса ↗
45
11
4м 8с
0
Закрытый
1.2 Почему данным нельзя доверять (даже если всё “работает”) ↗
11
9
1м 24с
0

2. Грязные данные в реальности: что ломает отчёты и метрики

5 уроков
Закрытый
2.1 Какие ошибки чаще всего встречаются в данных ↗
13
10
3м 4с
0
Закрытый
2.2 Почему пайплайн работает, а данные - нет ↗
10
10
1м 5с
0
Закрытый
2.3 4 типа проверок, без которых аналитике нельзя доверять ↗
8
7
-
0
Закрытый
2.4 Практика: разбираем реальные данные интернет-магазина ↗
8
5
-
0
Закрытый
2.5 Практика: находим ошибки в данных своими руками ↗
7
4
-
0

3. SQL против грязных данных: находим ошибки за минуты 🔍

8 уроков
Закрытый
3.1 Почему SQL = главный инструмент для проверки данных ↗
9
4
-
0
Закрытый
3.2 NULL-значения: где данные пропадают и как это найти ↗
6
4
-
0
Закрытый
3.3 Дубликаты: как они незаметно искажают метрики ↗
8
3
-
0
Закрытый
3.4 Неверные значения: как ловить ошибки в диапазонах ↗
6
5
-
0
Закрытый
3.5 Связи между таблицами: где данные “рассыпаются” ↗
7
5
-
0
Закрытый
3.6 Поломки схемы: когда структура данных меняется ↗
7
4
-
0
Закрытый
3.7 Практика: собираем свой набор SQL-проверок ↗
6
4
1м 51с
0
Закрытый
3.8 Как применять это в реальных пайплайнах ↗
7
7
-
0