Чему вы научитесь
- Docker-развертывание – быстрый старт без головной боли
- Специфические функции - от функций работы с датой до массивов
- Агрегатные функции - от базовых до продвинутых, включая комбинаторы
- Все специфические виды JOIN - ClickHouse ими богат
- Физические виды соединений - поймем, почему миф "ClickHouse плохо джойнит" - вовсе не миф
- 8192 - сердце ClickHouse. Основа его архитектуры, из которой произрастает все
- Append only + версионирование - как правильно работать с ClickHouse
- MergeTree - семейство основных движков
- Партиционирование - мощный инструмент оптимизации
- TTL - помощник, удаляющий устаревшие данные
- Материализованные представления - это не те MV, о которых вы думали
- Словари - для кого-то главный аргумент в пользу выбора ClickHouse
- CTE. Времянки - если не знать, то будет больно
- LowCardinality - словарное хранение значений колонки
- Nullable - а вам точно нужен NULL?
- Нативный клиент Python - кратко о том, как взаимодействовать с ClickHouse при помощи Python
О курсе
Добро пожаловать на курс!
Задать вопросы перед прохождением можно ЗДЕСЬ - телеграм канал слушателей курсов автора (и сам автор там же)
Превратите свой SQL в мощный инструмент Big Data с ClickHouse!
Этот курс — концентрат знаний для Аналитиков данных, Data Engineer и DBA, которые уже знают SQL на базовом уровне и хотят освоить одну из самых быстрых колоночных СУБД. Если вы работаете с PostgreSQL или другой классической СУБД и хотите понять, зачем и когда нужно переходить на ClickHouse — вы по адресу. Мы не будем учиться писать SELECT, мы сразу погрузимся в продвинутую инженерную и аналитическую работу, близкую к реальным задачам DevOps-команд.
В бесплатной части курса вас ждет полноценный Docker-сетап: мы развернем всю необходимую инфраструктуру в контейнерах, чтобы вы сразу могли начать практику в среде, приближенной к продакшену.
⚙️ Что вы будете делать как настоящий Data Engineer:
-
Изучать текстовые и видеоматериалы по глубокой архитектуре ClickHouse.
-
Выполнять задачи на стыке SQL и Python (скрипты для загрузки данных, автоматизация).
-
Решать кейсы, имитирующие реальные требования DevOps и DBA, на локально развернутой инфраструктуре.
-
Читать прикладные статьи, приложенные к урокам.
🎯 Как устроен этот курс для Аналитиков и Инженеров:
-
Видеолекции (никакой воды, только та база, которую спрашивают на собеседованиях).
-
Практическая разработка, максимально приближенная к реальным боевым задачам Data Engineer.
Какие темы затронем:
Всё, что связано с ClickHouse в современном Data-стеке, от интеграции с Python до мониторинга и эксплуатации в Docker-окружении, понятным SQL-аналитикам и сисадминам языком.
Для кого этот курс
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
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Видеолекции в виде реальной работы, учащиеся это повторяют, тем самым учатся сразу работать
Программа курса
Отзывы прошедших курс
Входит в 1 программу
Что вы получаете
- Востребованные работодателями знания
- Поддержка комьюнити и наставника
- Умение разворачивать инфраструктуру для тестов/обучения
- Широкий кругозор и понимание вещей, о которых многие молчат