Курс на Stepik
Три курса со скидкой: Apache Airflow и ETL-пайплайны, SQL-аналитика в DuckDB, автоматические проверки данных на SQL, Python и Great Expectations. Практика инженера данных: от файла до пайплайна и мониторинга качества. Отдельно 4 970 ₽, в пакете 3 990 ₽.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
 Учеников на курсе |
1 | ||||
 Сертификатов выдано |
0 | ||||
 Отзывов получено |
11 | ||||
 Рейтинг курса |
4.889 | ||||
 Курсов в пакете |
3 | — | — | — | — |
 Количество уроков |
79 | ||||
 Количество квизов |
46 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Стоимость курса |
3 990 ₽ | — | |||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
| Сложность | normal | — | — | — | — |
Отличный курс! прошел на одном дыхании, как раз хотел изучить Яндекс облако. Автору спасибо
Спасибо за теплый отзыв! Рекомендую пройти мой курс «Apache Airflow: ETL-проект на PostgreSQL+DataLens (Yandex Cloud)»: он погрузит вас еще глубже в работу в ЯндексОблаке. Удачи в карьере и проектах!
Демка платного курса автора, хотя при этом неплохо раскрывающая азы работы с Yandex DataSphere. Учитывая что по теме курсов не так чтобы много, тем оно и ценнее. Кому актуальна аналитика данных инструментами ЯДа, курс можно смело рекомендовать.
Спасибо за ваш отзыв и комментарии! Удачи в Облачных и Аналитических проектах =)
Курс классный, нравится подача автора. Рекомендую.
Большое спасибо за ваш отзыв, Антон! Желаю успехов в data-проектах и зеленых пайплайнов без data quality-проблем 🤝
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 👍
Отличный курс! Всё коротко, без воды и в достаточном объеме, чтобы понимать с нуля. Автору большое спасибо!
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! 🚀
Спасибо за курс. Интересно было прикоснуться к миру корпоратов.
Спасибо за ваш отзыв! Успехов в аналитических проектах!
материалы полезные и учат применять проверки последовательно. спасибо автору за знания
Отлично, удачи в карьере и проектах!
Курс ОГОНЬ! Спасибо автору за труд! Рекомендую.
Рад, что вам понравился курс! Спасибо и удачи в проектах с DuckDB!
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. 👍
спасибо за ваш отзыв! Успехов в аналитических проектах с DuckDB =)
