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
kotlin backend developer - отличный курс
Прошел курс. Масса теоретического материала, море практики. Отличные преподаватели, Сергей (руководитель курса) вообще отдельная история, кроме того, что он прекрасный лектор, слушать которого одно удовольствие, так он еще имеет огромный багаж знаний в области разработки как таковой, и он этими знаниями не стесняется делиться, так что студент получает не только технический стек. Сам курс рассчитан больше на новичков, так как в курсе довольно поверхностно рассматриваются применяемые в бэкеннд-разработке технологии, но список этих технологий очень большой, но что примечательно, вся работа ведется на котлине, в курсе даже есть целый блок про него.Лично мне как новичку в бэкенде, каждая лекция давала что-то новое (кроме пожалуй самого котлина :о) Повторюсь, для начального уровня курс дает больше чем от него ожидаешь.
Плюсы: нужный курс для старта
Минусы: не обнаружено
Источник: otzovik.com
bojika
19.11.2023
10
Отлично, рекомендую.
Курс вёл Сурен Хоренян. Объясняет толково. Речь построена правильно, без всяких слов паразитов. Говорит быстро. Курс охватывает все базовые темы. Рассматривают работу с Docker, Postgress, SQLAlchemy, Flask, FastAPI, Django и даёт хороший начальный вектор. На курсе есть менторы, к которым можно обратиться, если что-то не получается. У меня был Павел Лукин. Помогал, делился опытом, можно было и на отвлечённые темы с ним поговорить. Так же есть чат группы с преподавателем и менторами, где тоже можно осудить возникшие вопросы. Все лекции доступны в личном кабинете. Если пропустил или что-то нужно вспомнить - то можно там посмотреть. Домашки интересные. После прохождения курса был приятно удивлён, когда на youtube, я увидел канал Сурена, где он делится своим опытом Python-разработки, что еще раз подчёркивает его профессионализм и готовность делиться своими знаниями с другими.Так что рекомендую.
Плюсы: по делу, доступно, рассмотрены все основные темы.