BI аналитика/Data engineer экспресс-курс

Ускоренный путь в BI/Data Engineering. За 5,5 часов практики вы освоите ключевые технологии (Docker, Airflow, ClickHouse) и построите полный цикл обработки данных - от извлечения до визуализации в DataLens/Superset. Курс сфокусирован на реальных задачах: никакой воды, только применимые на практике знания. Финальный…
Начальный уровень
10 часов в неделю
Сертификат Stepik

Чему вы научитесь

  • Развернёте профессиональный стек технологий (Docker, ClickHouse, Airflow, DataLens, Superset)
  • Частично затронем администрирование ClickHouse
  • Изучим DataLens
  • Изучим Superset
  • Разработаем реальный дашборд (отчёт)
  • Разработаем миниатюрное DWH (хранилище данных)
  • Изучим наилучшие практики составления отчётов
  • Узнаете лучшие практики и скрытые ловушки в BI-разработке
  • Изучим Apache Airflow
  • Научимся парсить источники данных
  • Организуем ETL-процесс и full data pipeline (от извлечения данных до дашборда)

О курсе

Добро пожаловать на курс!

Задать вопросы перед прохождением можно ЗДЕСЬ - телеграм канал слушателей курсов автора (и сам автор там же)

🔥 О курсе: Полный цикл данных от сырья до инсайтов

Этот курс — ваш билет в мир профессиональной работы с данными. Мы пройдем весь путь, который проходит каждая единица данных в современной компании:

✅ Развернем полноценную BI-инфраструктуру с нуля:

  • Установим и настроим все необходимые инструменты

  • Научимся их администрировать на базовом уровне

  • Поймем, как устроена data-экосистема в компаниях

✅ Реализуем end-to-end проект:

  • Развернем инфраструктуру (Docker, ClickHouse, Airflow)

  • Настроим автоматический сбор данных

  • Построим ETL-пайплайн

  • Создадим интерактивные дашборды в Superset/DataLens

✅ Поймем логику работы с данными:

  • Как устроены процессы в реальных компаниях

  • Какие решения принимают специалисты

  • Как избегать типичных ошибок

🔧 Инструменты (изучаем ровно то, что нужно для работы):

  • Docker — для развертывания

  • ClickHouse — для хранения и обработки

  • Airflow — для оркестрации

  • Superset/DataLens — для визуализации

💡 Почему этот курс эффективен?

  • Никакой лишней теории — только практика

  • Оптимальный объем (5.5 часов) для быстрого старта

  • Можно освоить за 2-3 дня

  • Дает достаточные навыки для позиций:

    • Junior Data Engineer

    • Junior BI Developer

Итог: Вы не просто узнаете технологии — вы поймете, как они работают вместе и сможете создавать работающие data-решения.

Это не просто обучение — это ваш быстрый старт в data-профессии!

В бесплатной части оставлены инструкции по установке необходимой инфраструктуры с помощью Docker - перед покупкой пройдите ее, чтобы понять, достаточно ли ресурсов вашего ПК. Также прочитайте необходимые начальные навыки - требуется знание Python/SQL на базовом уровне.

Что предстоит делать

  • Изучать текстовые/видеоматериалы
  • Выполнять интересные, приближенные к реальным задачи на локально развернутой инфраструктуре
  • Читать полезные статьи, которые будут приложены к курсу

Как устроен курс

  • Лекция в формате видеозаписи + текстовые инструкции, если необходимо
  • Выполнение тестовых заданий по лекции
  • Разработка, приближенная к реальной

Какие темы затронем

  • все, что связано с данными, кроме ML

Для кого этот курс

Данный курс предназначен для всех, кто так или иначе работает / планирует работать с данными.

Начальные требования

Для успешного прохождения курса необходимо:

  • Знание Docker, либо быть готовым повторить всё за преподавателем
  • Знания SQL обязательно (select, where, group by, having, order by, join и т.д.). Вы умеете писать SQL-запросы. Вы понимаете, что такое база данных, и что различных систем управления базой данных (СУБД) очень много (Postgres, ClickHouse, MySQL и т.д.). Вы готовы работать с SQL, так как в курсе очень много будет связано именно с БД.
  • Знания Python обязательно - вы знакомы с типами данных, функциями. Знаете про библиотеки - панды ваши друзья. Желательно знать какую-либо IDE (PyCharm, VSCode), но не обязательно.

Рекомендуемые системные требования Docker:

  • Процессор: Intel Core i5 8400 Coffee Lake или лучше (в реальности достаточно и i3)
  • Память: 8 ГБ оперативной памяти (в реальности достаточно и 4-5ГБ)
  • Хранение: 20 ГБ SSD (в реальности не менее 10ГБ)

Для того, что вы могли понять, достаточно ли ресурсов вашего компьютера для прохождения курса, уроки с установкой Docker, DataLens, Superset, ClickHouse и Airflow будут доступны бесплатно.

Наши преподаватели

Программа курса

загружаем...
Certificate

Сертификат

Сертификат Stepik

Что вы получаете

  • Востребованные работодателями знания
  • Умение работать с самым передовым стеком технологий
  • Понимание процессов большинства компаний
  • Понимание полного жизненного цикла данных
  • Комьюнити единомышленников
  • Помощь наставника
  • Удочку, так как всю инфраструктуру развернем локально, и сможете экспериментировать как угодно
  • Сертификат

Сколько стоит обучение

Price: 1 990 
Вы попробовали и поняли, что вам сейчас не подходит этот курс? Ничего страшного, мы вернём вам деньги в течение 30-ти дней после покупки.

Часто задаваемые вопросы

Расскажите о курсе друзьям

Price: 1 990