ClickHouse | RAG | LLM | Streamlit | AI | 1337

Полный курс: ClickHouse для аналитика и ML | RAG | GenBI | AI Agent | 1337

🎯 Цели курса

Научить использовать ClickHouse как мощный инструмент для хранения и поиска векторов (RAG) с применением больших языковых моделей (LLM) и Streamlit. Вы освоите создание аналитических решений, интеграцию с Docker и Vector Store, а также разработку современных AI-ориентированных проектов.

✅ Почему стоит выбрать именно этот курс

• Создание Pet Projects: Разработайте актуальные проекты в области RAG, LLM и Streamlit, которые украсят ваше портфолио.
• Подготовка к собеседованиям: Курс помогает уверенно пройти технические интервью в IT.
• Интеграции: Освойте работу ClickHouse с Docker и Vector Store для построения современных аналитических систем.
• Практика: Реальные кейсы, которые встречаются в работе, с акцентом на применение AI-технологий.
• Модульная структура: Подходит для всех уровней — от новичков до опытных специалистов.
• Лучшие практики: Курс построен на эффективных методах обучения и реальных примерах из индустрии.
• Преподаватель-практик: Специалист с опытом работы в крупных проектах в области Data Engineering и AI, стаж — 8 лет.
• Подходит для:
  • Data Engineer
  • Data Analyst
  • System Analyst
  • Business Analyst
  • AI/ML Engineer
• Поддержка: Комьюнити и менторы помогут на каждом этапе 🤗

📈 Что приобретут учащиеся после успешного освоения курса

• Портфолио: Pet Projects с использованием RAG (Retrieval Augmented Generation), LLM, Streamlit (Web UI) и ClickHouse.
• Навыки работы с ClickHouse: Уверенное владение SQL, настройка и оптимизация.
• Интеграция систем: Умение интегрировать ClickHouse с Docker и Vector Store для визуализации данных в реальном времени.
• Генеративный BI: Навыки создания аналитических решений с применением LLM и Streamlit.
• Оптимизация: Опыт оптимизации запросов и проектирования архитектуры под задачи бизнеса.
• Понимание ClickHouse: Глубокое знание внутренней архитектуры и возможностей.

✨ Особенности курса

• Ориентация на индустрию: Подготовка к реальным задачам и собеседованиям.
• Практические примеры: Никаких «банановых задач» — только реальные кейсы из RAG и AI.
• Игровой подход: Challenges, метафоры, пасхалки и мемы 🐕🐸 делают обучение увлекательным.
• Для всех уровней: Подходит для Trainee, Junior, Middle и Senior специалистов.
• Глубокое погружение: От базовых SQL-запросов до сложных сценариев с LLM и Streamlit.
• Актуальность: Курс включает современные инструменты и технологии, востребованные в новой реальности.

🛠 Что нужно будет делать

• Изучать теорию с интерактивными заданиями.
• Разбирать реальные кейсы из RAG и AI.
• Выполнять практические задания с Docker, Vector Store и ClickHouse.
• Делиться идеями и решениями в комьюнити.

📚 Какие разделы и задания входят в курс

• Создание портфолио с проектами в области RAG, LLM и Streamlit.
• Реальные рабочие сценарии (симулятор задач из индустрии).
• Подготовка к собеседованиям: вопросы и практические задания.
• Интеграция ClickHouse с Docker и Vector Store для аналитики и визуализации.
• Введение в ClickHouse: архитектура и основы.
• SQL в ClickHouse: от базовых запросов до продвинутых аналитических функций.
• Работа с LLM и Streamlit для генеративного BI.
• Настройка контейнеров в Docker для развертывания ClickHouse.
• Векторный поиск.
• Оптимизация запросов и проектирование аналитической архитектуры.

Присоединяйтесь к курсу и станьте экспертом в генеративном BI с ClickHouse, Docker, Vector Store, LLM и Streamlit 🚀