Курс на Stepik
Обложка курса «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations» на Stepik
1 990 ₽

SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Научитесь автоматически находить грязные данные и останавливать пайплайн до того, как они сломают аналитику. SQL-проверки, Python-валидация с Pydantic и Pandera, Great Expectations, Data Observability и интеграция в Airflow: всё в одном курсе с прикладным e-commerce проектом

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Учеников на курсе 30
Сертификаты, выданные на курсе «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Сертификатов выдано 7
Отзывы о курсе «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Количество уроков 38
Тесты в курсе «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Количество квизов 23
Время прохождения курса «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Время прохождения курса
Стоимость курса «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Стоимость курса 1 990 ₽
Обновления курса «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Обновления курса
Дата публикации курса «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations»Последнее обновление
Сложность normal

Содержание курса

Разделы в курсе «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations» 8 разделов Уроки в курсе «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations» 38 уроков Тесты в курсе «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations» 23 теста Время прохождения курса «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations» 1 ч. Последнее обновление курса «SQL и Python для проверки данных: автотесты и Great Expectations» обн. 13 августа 2026

Введение

4 урока
1. О чём этот курс и кому он подойдёт
2. Как устроен курс и как его проходить
3. Что такое Data Quality и почему это важно
4. Архитектура проекта курса

Типичные проблемы качества данных

5 уроков
1. Какие проблемы бывают в данных
2. Почему ломаются аналитические пайплайны
3. Проверки качества данных: основные категории
4. Практика: анализ данных интернет-магазина
5. Практика: поиск проблем качества данных

SQL-проверки качества данных

7 уроков
1. Почему SQL=основной инструмент Data Quality
2. NULL (completeness=полнота)
3. Дубликаты (uniqeness=уникальность)
4. Диапазоны (validity=валидность)
5. Связность (Referential integrity)
6. Схема (schema checks)
7. Практика: пишем SQL-checks

Data Quality проверки в Python

5 уроков
1. Когда SQL-проверок недостаточно
2. Валидация данных с Pydantic
3. Проверка DataFrame с Pandera
4. Практика: validation pipeline
5. Практика: обработка ошибок данных

Проверки данных с Great Expectations

5 уроков
1. Что такое Great Expectations?
2. Типы проверок (expectations)
3. Создание validation suite
4. Data Docs и отчёты проверок
5. Практика: проверка dataset

Data Observability

5 уроков
1. Data Observability: что это такое
2. Freshness checks
3. Volume monitoring
4. Schema monitoring
5. Практика: мониторинг таблицы

Интеграция проверок в Airflow

4 урока
1. Где запускать Data Quality проверки
2. Data Quality задачи в Airflow
3. Fail pipeline при ошибке данных
4. Практика: добавляем проверки в DAG

Финальный проект

3 урока
1. Постановка задачи
2. Реализация
3. Самопроверка / эталон