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
Системный аналитик. Advanced. Отличный курс, чтобы улучшить свои знания
На данный момент прохожу курс "Системный аналитик. Advanced".Наверное один из немногих курсов по системному анализу на рынке рассчитанный не на новичков в профессии. Искал курс именно для повышения уровня своих знаний и очень доволен полученными знаниями, так как уже удалось получить повышение на работе. Структура курса построена следующим образом:- первый месяц идут основы сбора требований и ведения процесса разработки. Если вы не первый год в профессии и успели поработать в разных компаниях, то этот раздел может показаться скучным. Единственное спасают живые вебинары и интересные домашние задания.- дальше уже начинаются интересные темы. Как правильно писать use case и use story. Проектирование БД. Анализ данных с помощью Python. Проектирование микросервисной архитектуры приложения и многое другое.- в конце предлагается написать курсовую и тут есть 2 варианта. Первый это использовать ту тему, которую предложили в начале курса преподаватели и по которой у вас были все домашние работы (по факту можно собрать все домашние работы в один документ немного доработать и получится готовая курсовая). Или придумать свою тему и описать проектирование вашей системы с нуля. Тут если время позволяет конечно интересно написать что-то свое, чтобы получить обратную связь, но из-за завала на работе я выбрал первый - "легкий" вариант.Хочется ещё добавить, что все лекции проходят онлайн и в момент лекции есть возможность задавать вопросы, что намного удобнее нежели если бы предоставляли готовые записанные лекции. Доступ к материалам остаётся навсегда, что удобно если хочется вернуться и просмотреть конкретную тему повторно.P.S. В начале курса проходишь тестирование своих текущих знаний и тебе выставляют оценку. Этот же тест проходишь в конце курса и можешь сравнить насколько лучше ты стал владеть знаниями по систему анализу.
Плюсы: Охвачены все основные темы, которые использует системный аналитик в своей работе. Получилось новые знания сразу использовать на практике в работе.
Минусы: Иногда занятия переносятся, что не всегда удобно, но не критично