Аналитические приложения сегодня строятся на стыке инженерных практик (Software/Data Engineering), понимании специфики продуктов и бизнеса (Data/Business Analysis), быстрой и качественной поставки сервисов (DevOps).
Курс ставит своей целью научить слушателей собирать полноценные end-to-end аналитические решения с использованием самых актуальных и востребованных инструментов.
Материал будет изучаться как вглубь (например, принципы функционирования аналитических СУБД), так и вширь (сравнение инструментов, анализ сильных и слабых сторон решений).
Что нового я смогу узнать?
Для ролей Data Scientist, Data Analyst, Product Analyst:– Принципы работы аналитических СУБД и построение ELT-pipelines– Использование лучших практик моделирования хранилищ данных и витрин– Применение правильных архитектурных паттернов при построении решений
Для ролей Data Engineer, Backend Developer, DBA, System Administrator:
– Практики построения end-to-end аналитических решений– Прикладные навыки визуализации, дашбординга, BI– Фокус на создании ценности для бизнеса
В рамках курса будут рассмотрены:
– Навыки построения ELT-pipelines: Airflow, Nifi, Stitch– Принципы работы аналитических СУБД: Redshift, Greenplum, Clickhouse– Лучшие практики моделирования данных: dbt, Data Vault– Визуализация и BI: Metabase, Superset, DataLens – Продвинутая аналитика: KPI, Funnels, Marketing Attribution, Cohort, RFM– DevOps-практики: Continuous Integration, Github Actions
Ссылка на подробную программу курса
Карта курсов направления Data Science в OTUS
Курс понравился. Преподносится обширная база практических и теоретических навыков. Занятия на курсе подняли многие знания с нуля на достаточный для дальнейшего самостоятельного закрепления и применения на практике уровень. Остальные знания были поданы под новым углом, расширены и закреплены. До начала обучения работал в несколько ином направлении, но давно планировал перейти в сферу работы с данными. В том числе благодаря первым лекциям успешно прошел собеседование и и устроился на работу дата-инженером. На новом рабочем месте благодаря параллельно получаемым навыкам адаптировался легко.
По занятиям все понравилось, по ДЗ немного не доработанными показались №6 и №7. В них большой набор объектов(таблиц), предназначение которых можно пытаться понять только по их наименованиям. Имеющееся описание устарело, описывает то, чего уже нет. Схема данных уже поменялась. В некоторых ключевых таблицах 4-5 строк данных, какие то таблицы вообще пустые. В результате непонятно что делать, непонятно как связывать таблицы в витрины.
Так же по теории, считаю, что маловато жизненных кейсов по встречающимся сложностям в работе и практикам по их решению.
11.10.2022
Очень даволен курсом от OTUS PHP. Professional
Работаю full-stack разработчиком, захотел прокачаться в бэке глубже, узнать что то новое - применить полученные знания в проектах, сделать достойный проект в портфолио. Начал просматривать учебные площадки и остановился на OTUS - изучил предоставляемый материал в обучении и решил попробовать. И не прогадал, мне есть с чем сравнивать, до этого был опыт обучения на других площадках он лайн обучения. В OTUS понравился педагогический состав, уровень лекторов на высоте (время на лекции летело на заметно), интересные домашние задания с крутым фидбеком от преподов - что очень полезно.По итогу получил что хотел, крутой проект в репе в котором постарался применить все полученные знания, в будущем будет что показать новому работодателю!Преподавателям курса большое спасибо за их отдачу в учебе!
Плюсы: Плюсы это - преподавательский состав, подача материала, крутая обратная связь. Все что надо для качественного обучения
Минусы: минусов для себя не обнаружил
Источник: otzovik.com
Lorin Green
24.05.2022
10
Разработчик на Spring Framework - Курс стоит потраченных денег
Курс организован так, что специалист с начинающего до продвинутого уровня может извлечь для себя максимум пользы.Самое ценное в этом курсе преподаватели. Дают гораздо больше информации, чем формально заявлено. Часто занятие вместо заявленных 1,5 часов длилось 2,5. При этом преподаватели всю лекцию держат аудиторию в тонусе, предлагая задачи и вопросы на обсуждение. Преподаватели много времени посвящают ответам на вопросы и во время лекции, и в чате в slack между лекциями. В рамках курса нужно сделать 18 практических заданий и одну проектную работу. Каждая работа оценивается преподавателем и возвращается на доработку при необходимости. Это серьезный объем практики, позволяет наработать опыт использования изученных технологий и внедрить их в работу.Польза от курса прямо пропорциональна усилиям. Преподаватели не отказывают в обратной связи если задавать вопросы и активно работать на курсе.Лекции можно смотреть в записи, практические задания можно сдавать в любое время в течение курса. Обычно работу проверяют через 2-3 дня после сдачи.Обучение организовано гибко, однако потребует около 10 часов еженедельной работы и самоорганизации.
Плюсы: Отличные преподаватели Бесплатная возможность пройти обучение повторно Актуальная информация Обмен опытом с коллегами Практические задания
Минусы: Чтобы получить развернутую обратную связь нужно проявлять активность и задавать вопросы.