Чему вы научитесь
- Писать SQL-запросы любой сложности - от простых выборок до оконных функций
- Работать с данными: добавление, изменение, удаление, транзакции
- Оптимизировать запросы для больших объёмов данных
- Строить аналитические витрины: когорты, retention, RFM-анализ
- Использовать PostgreSQL и ClickHouse в реальных задачах
- Применять продвинутые техники: регулярные выражения, полнотекстовый поиск, JSON
- Создадите итоговый проект для портфолио
- Результат: готовы к позициям Junior Data Engineer, аналитик данных, SQL-разработчик.
О курсе
Этот курс создан инженерами данных с магистерской степенью в программной инженерии и опытом публикаций в журналах ВАК. Мы ежедневно работаем с SQL в production-системах и знаем, какие навыки реально нужны на работе - от написания эффективных запросов до проектирования масштабируемых систем хранения данных.
Что вас ждёт:
15 модулей от основ до профессионального уровня - начнёте с простых SELECT-запросов, пройдёте через JOIN, группировки и подзапросы, освоите оконные функции и рекурсивные CTE, закончите построением полноценной Data Platform
Две ключевые платформы для Data Engineer:
- PostgreSQL - для транзакционных систем (OLTP): создание таблиц, индексы, оптимизация, транзакции
- ClickHouse - для аналитики (OLAP): колоночное хранение, партиционирование, материализованные представления
Практический подход: каждая тема закрепляется задачами на реальных данных. Работаете с датасетами e-commerce, строите витрины продаж, анализируете поведение пользователей - как в настоящих проектах
Итоговый проект - Data Platform: спроектируете и построите полноценную аналитическую платформу с несколькими слоями (OLTP --> DWH --> OLAP), создадите аналитические витрины. Этот проект можно показывать на собеседованиях.
Реальные аналитические кейсы:
- Когортный анализ - как отслеживать поведение групп пользователей во времени
- Retention rate - расчёт удержания клиентов
- RFM-сегментация - классификация клиентов по ценности
- Построение витрин данных для бизнес-аналитики
Оптимизация и производительность: научитесь не просто писать запросы, а делать их быстрыми. EXPLAIN ANALYZE для анализа планов выполнения, правильные индексы, партиционирование таблиц, работа с миллионами строк
Как построено обучение:
Курс следует принципу постепенного усложнения - каждая новая тема опирается на предыдущие. От первого SELECT до оконных функций, от простых JOIN до сложных рекурсивных CTE, от работы с одной таблицей до проектирования целой Data Platform.
Прогрессия сложности: задания выстроены от простых к сложным. Первые задачи - прямое применение изученного, последние - требуют комбинирования нескольких техник и самостоятельного размышления.
Результат обучения:
После прохождения курса вы будете готовы к позициям Junior/Middle Data Engineer, аналитик данных, SQL-разработчик.
Вы получите:
- Уверенное владение SQL от основ до продвинутого уровня
- Практический опыт работы с PostgreSQL и ClickHouse
- Понимание архитектуры современных систем хранения данных
- Навыки оптимизации запросов и работы с большими объёмами
- Готовый проект Data Platform в портфолио для собеседований
- Знание реальных кейсов из аналитики данных
Это не просто курс SQL - это путь от новичка до специалиста, способного решать задачи уровня Junior/Middle Data Engineer в реальных проектах.
Для кого этот курс
Начальные требования
Достаточно уверенно пользоваться компьютером и помнить школьную математику. Опыт в SQL не обязателен. Нужен любой SQL-клиент (DBeaver/DataGrip/консоль), возможность запустить PostgreSQL и ClickHouse локально через Docker, доступ к BigQuery в рамках бесплатной квоты. Желательно базовое понимание Git и форматов CSV/JSON. Рекомендуемые ресурсы: от 8 ГБ ОЗУ и 10-20 ГБ свободного места. План нагрузки 4–5 часов в неделю.
Как проходит обучение
Структура курса
Курс состоит из 15 модулей, которые последовательно ведут вас от основ к продвинутым темам. Каждый модуль разбит на короткие уроки, а уроки на небольшие шаги. Такая структура позволяет учиться комфортными порциями, постепенно наращивая навыки.
Структура каждого шага:
📖 Теория - простое объяснение через аналогии из жизни, затем технические детали
💡 Примеры - наглядная демонстрация на реальных данных с подробными комментариями
📝 Практика - задачи с возрастающей сложностью для закрепления материала
✅ Тесты - проверка понимания концепций
Практический подход
Теория без практики бесполезна. После каждой темы вас ждут практические задания с автоматической проверкой. Написали запрос --> запустили --> сразу видите результат. Если неправильно - система подскажет ошибку, и вы сможете исправить и попробовать снова.
С какими данными работаете:
✅ E-commerce - интернет-магазины с транзакциями, клиентами, заказами
✅ Социальные сети - активность пользователей, посты, лайки, комментарии
✅ Финансовые системы - платежи, счета, операции
✅ Логистика - доставки, склады, маршруты
Все данные на русском языке с реалистичными объемами - чтобы максимально приблизить вас к тому, с чем столкнетесь на настоящей работе.
Проверка заданий:
- Базовые задачи - автоматическая проверка с мгновенной обратной связью
- Итоговые задания по ключевым модулям - ручная проверка преподавателем с развернутым фидбеком
🎯 Финальный проект
Курс завершается масштабным практическим проектом, который станет главным козырем в вашем портфолио. Вы построите полноценную аналитическую систему данных от начала до конца.
Что включает проект:
1. Проектирование - спроектируете схему данных для OLTP и DWH, выберете правильные типы данных и индексы
2. ETL-процессы - настроите загрузку и трансформацию данных из источников в хранилище
3. Аналитический слой - создадите витрины данных в ClickHouse для быстрой аналитики
4. Сложные запросы - примените JOIN, оконные функции, CTE для расчета бизнес-метрик
5. Оптимизация - ускорите запросы через индексы, партиционирование, материализованные представления
Результат: реальный кейс уровня Junior/Middle Data Engineer, который можно показать на собеседованиях и добавить в резюме. Не просто сертификат о прохождении, а доказательство ваших навыков.
👥 Сообщество и поддержка
Обучение эффективнее, когда вы не один. У нас активное сообщество в Telegram:
📢 Канал - новости курса, полезные материалы, разборы сложных тем
💬 Чат - общение с другими студентами, обсуждение подходов к решению задач
👨🏫 Поддержка преподавателей - помощь в разборе сложных моментов, ответы на вопросы
Правила сообщества:
- ✅ Задавайте вопросы - помогаем разобраться
- ✅ Обсуждайте подходы - учимся вместе
- ❌ Не публикуйте готовые решения - не лишайте других опыта самостоятельного обучения
Важно: преподаватели направляют и помогают разобраться, но не делают за вас. Самостоятельное решение задач - это и есть обучение.
⏱️ Темп обучения
Учитесь в своем темпе без жестких дедлайнов. Доступ к материалам остается навсегда - можете возвращаться к пройденному когда угодно.
Сколько времени потребуется:
📅 При 5-7 часах в неделю --> полное прохождение за 4-5 месяцев
📅 При 10-15 часах в неделю --> полное прохождение за 2-3 месяца
Рекомендация: регулярность важнее интенсивности. Лучше заниматься по 1 часу каждый день, чем один раз в неделю по 7 часов. Так материал усваивается глубже, а навыки закрепляются естественнее.
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- Системные знания SQL от основ до экспертного уровня
- 140+ практических заданий с автоматической проверкой
- Итоговые задания по ключевым модулям с проверкой преподавателя
- Финальный проект для портфолио - реальный кейс для резюме
- Понимание архитектуры баз данных и принципов их работы
- Навыки оптимизации - как ускорить медленные запросы
- Опыт работы с PostgreSQL и ClickHouse
- Сертификат о прохождении курса при наборе 80%+ баллов
- Доступ к сообществу студентов и преподавателей