Система данных в Yandex Cloud: Airflow + PostgreSQL + DataLens

Постройте полноценную аналитическую систему в Yandex Cloud с нуля.
От первого запроса к API до готового дашборда в DataLens.
Это не демо и не игрушка в sandbox, а реальный проект с production-подходом.
Средний уровень
3-4 часа в неделю
Сертификат Stepik

Чему вы научитесь

  • Развернуть полноценную аналитическую систему в Yandex Cloud с нуля
  • Строить ETL/ELT-пайплайны в Apache Airflow с production-подходом
  • Организовывать инкрементальную загрузку данных из внешнего API
  • Проектировать схему БД (fact и dimension таблицы) под аналитику
  • Строить аналитические дашборды на основе реальных данных в DataLens
  • Диагностировать ошибки в Airflow и настраивать уведомления в Telegram

О курсе

Обычно Airflow, PostgreSQL и BI показывают по-отдельности.

В реальной работе так не бывает.

Здесь вы соберёте всю систему целиком: от API до дашборда.

 

Что вы построите:

✅ Развернёте Apache Airflow и PostgreSQL в Yandex Cloud (Managed Services)

✅ Напишете ETL-пайплайны с инкрементальной загрузкой и идемпотентностью

✅ Спроектируете модель данных (fact + dimension) под аналитику

✅ Подключите дашборд в DataLens и визуализируете реальные данные

✅ Настроите обработку ошибок и уведомления в Telegram

 

Почему этот курс покупают:

«Курс оказался гораздо глубже, чем я ожидал. Не просто посмотреть на Airflow и DataLens — а собрать целую систему шаг за шагом. Понравилась логика архитектуры и почему всё устроено именно так» — Артём Варников, ★★★★★

 

Важно: курс требует практической работы: вы запускаете реальные сервисы, а не смотрите демо.

💬 Поддержка через Telegram-чат курса.

🎯 Цена запуска: 1 990 ₽ → после набора студентов: 2 990 ₽

Для кого этот курс

Аналитикам, которые хотят понять, как устроена инфраструктура данных Python-разработчикам, переходящим в data-инженерию Junior data-инженерам, собирающим первый production-проект

Начальные требования

Перед началом курса желательно:

📍 Уверенно писать базовый Python (функции, циклы, работа с библиотеками)
📍 Понимать основы SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)
📍 Иметь общее представление о том, что такое API и HTTP-запросы
📍 Понимать базовые принципы работы с реляционными базами данных
📍 Быть готовым самостоятельно разбираться с ошибками и настройками

Опыта работы с Airflow или облачными технологиями не нужно. Всё необходимое мы разберём с нуля в ходе курса.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Вы не просто читаете код и смотрите видео, а по шагам собираете свою систему: сервисы в Yandex Cloud, пайплайны в Airflow, базу в PostgreSQL и дашборд в DataLens.

 

Поддержка преподавателя осуществляется через Telegram-чат курса, где можно задавать вопросы и обсуждать возникающие сложности.

 

Курс ориентирован на практику => важно не просто смотреть материалы, а выполнять задания и запускать систему своими руками.

Программа курса

загружаем...
Certificate

Сертификат

Сертификат Stepik

Что вы получаете

  • ✅ Реализованный проект, который можно добавить в портфолио
  • ✅ Практический опыт построения аналитической системы в облаке
  • ✅ Рабочий стек технологий, востребованный в аналитике и data-инженерии
  • ✅ Поймёте, как реально запускаются пайплайны в Airflow в облаке, а не только в учебных примерах
  • ✅ Опыт проектирования модели данных для аналитики
  • ✅ Понимание production-подхода: инкрементальная загрузка, идемпотентность, обработка ошибок
  • ✅ Навыки интеграции API, базы данных и BI-инструмента в единую архитектуру
  • ✅ Поддержку преподавателя через Telegram-чат курса

Сколько стоит обучение

Price: 2 490 
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: 2 490