Меня зовут Антон и я ....Аналитик.
Честно, курс крутой, вот прям очень, направление задает хорошее, уже дальше сам начинаешь копаться в плагинах, в особенностях движка и ищешь куда же это все в рабочей рутине применить.
Антон, спасибо большое за отзыв, очень приятно читать 🙌
Рад, что курс помог задать направление и дал основу для дальнейшего погружения. Как раз на это и был расчёт: чтобы после него можно было уже самостоятельно разбираться глубже и применять в работе.
Удачи вам в аналитике и работе с данными 🚀
Максимально поверхностный курс. Мало практики, просто вот так пиши - вот это получишь. Есть ошибки и технические и орфографические. Не понятно где надо выполнить запрос в jupyter или в самом DuckDB.
Дмитрий, спасибо за обратную связь: ценю, что нашли время написать 🙌
По поводу технической ошибки: вы правы, её уже поправил. Если замечаете такие моменты, пишите: я стараюсь быстро реагировать и исправлять.
Что касается практики и формата — курс изначально задумывался как быстрый вход в DuckDB с акцентом на конкретные приёмы и инструменты. При этом в нём есть мини-проект и задания, чтобы закрепить материал.
Отдельно спасибо за комментарий про Jupyter/CLI - это хороший поинт, добавлю явное уточнение в уроки, чтобы не было путаницы.
В любом случае, обратная связь помогает сделать курс лучше 👍
Александр, спасибо большое за отзыв! Очень рад, что курс оказался понятным и полезным, особенно "с нуля": для меня это был один из ключевых ориентиров при создании 🙌
Отдельно приятно, что отметили формат без лишней воды: я старался сделать именно практический и концентрированный материал.
Удачи вам дальше в работе с данными и аналитикой! 🚀
Прошел курс за 3 вечера. Понравилось, что не перегрузили теорией и сразу практика: работа с CSV, Parquet, SQL-запросы, всё на примерах.
До курса слышал про DuckDB, но не понимал, зачем он нужен. 1 раз пробовал запустить в ноутбуке и потом забыл про него надолго. После прохождения стало ясно, насколько это удобный инструмент для быстрой аналитики без поднятия большой базы.
Есть структура- всё логично, последовательно и без лишней воды. В конце есть мини-проект, который помогает закрепить материал.
👍
первый отзыв ==)
курс понравился: хорошо рассказано именно про duckdb-фишки вроде 'from ...' вместо 'select a, b, c', generate_series и pivot.
Был довольно интересный проект. Данных всего на 3.5 гб, но было интересно посмотреть насколько быстро duckdb их считывает и анализирует: намного быстрее pandas-а!
Спасибо, было полезно.
Из того, что еще хотелось бы: интерграцию с другими технологиями кроме python. Например с dbt или streamlit
