ClickHouse: быстрый старт для аналитика

Быстрый курс по ClickHouse для тех, кто уже знает SQL. Разберем, как устроены таблицы, зачем нужны MergeTree, ORDER BY и PARTITION BY, как выбирать типы данных, загружать данные и писать аналитические запросы для отчетов и BI.
Начальный уровень
4-5 часов в неджелю

Чему вы научитесь

  • Чему вы научитесь
  • Понимать, для каких задач подходит ClickHouse и когда его лучше не использовать
  • Сравнивать ClickHouse с обычными SQL-базами с точки зрения аналитических нагрузок
  • Проектировать таблицы в ClickHouse под реальные аналитические запросы
  • Выбирать ENGINE, MergeTree, ORDER BY и PARTITION BY для базовых сценариев
  • Понимать, почему PRIMARY KEY в ClickHouse не гарантирует уникальность
  • Подбирать типы данных для аналитических таблиц: Date, DateTime, UInt, Decimal, String, LowCardinality, Nullable
  • Загружать данные в ClickHouse через INSERT, CSV и схему raw → clean → mart
  • Приводить сырые данные к нормальным типам и готовить их для анализа
  • Писать типовые аналитические запросы для продаж, событий, отчетов и BI
  • Использовать функции sumIf, countIf, uniq, uniqExact, argMax, groupArray
  • Строить простые витрины данных для аналитики
  • Понимать, когда использовать JOIN, а когда лучше заранее подготовить широкую таблицу
  • Избегать частых ошибок при создании таблиц, загрузке данных и написании запросов

О курсе

ClickHouse — это база данных для быстрой аналитики. Ее используют для отчетов, BI-дашбордов, логов, событий, продаж, метрик и других задач, где нужно быстро считать данные на больших объемах.

Этот курс сделан для тех, кто уже знает SQL и хочет быстро понять, как работать именно с ClickHouse. Здесь не будет долгого разбора SELECT, WHERE и GROUP BY. Вместо этого мы сосредоточимся на том, что действительно отличает ClickHouse от привычных SQL-баз.

Вы разберете, как устроены таблицы, зачем нужен MergeTree, почему ORDER BY влияет на скорость запросов, как выбирать типы данных, как загружать данные и как писать аналитические запросы.

Отдельное внимание уделяется подходу raw → clean → mart: как принять сырые данные, привести их к нормальному виду и подготовить таблицы для отчетов или BI.

Курс не пытается охватить весь ClickHouse сразу. Цель — дать быстрое и рабочее понимание технологии, чтобы после прохождения вы могли осознанно создавать таблицы, загружать данные и писать запросы для аналитики.

Для кого этот курс

Аналитики данных, которые уже знают SQL и хотят быстро начать работать с ClickHouse BI-аналитики, которым нужно готовить данные для отчетов и дашбордов Начинающие дата-инженеры, которым важно понять базовую логику хранения и обработки данных в ClickHouse Разработчики, которые сталкиваются с аналитическими нагрузками, логами, событиями или отчетами Специалисты, которые работали с PostgreSQL, MySQL или другой SQL-базой и хотят понять, чем ClickHouse отличается от привычных решений Те, кому нужно быстро разобраться в ClickHouse для рабочей задачи, проекта, собеседования или перехода в аналитику данных

Начальные требования

Базовое знание SQL

Понимание `SELECT`, `WHERE`, `GROUP BY`, `JOIN` и агрегатных функций

Желание разобраться именно в ClickHouse, а не изучать SQL с нуля

Базовое понимание того, что такое таблицы, колонки и типы данных

Опыт работы с любой SQL-базой будет плюсом, но не обязателен

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Курс состоит из коротких теоретических уроков и практических SQL-примеров

Каждый модуль раскрывает одну конкретную тему: таблицы, типы данных, загрузка, аналитические функции, JOIN и модель данных

Материал идет от базового понимания ClickHouse к практическим сценариям работы с данными

В уроках используются примеры таблиц продаж, событий, заказов и справочников

Курс можно проходить последовательно или использовать как быстрый справочник по нужной теме

Программа курса

загружаем...

Отзывы прошедших курс

5
из 5
из 2 отзывов
2 отзыва
загружаем...

Что вы получаете

  • - Рабочее понимание ClickHouse без лишней теории
  • - Навык проектирования таблиц под аналитические запросы
  • - Практические SQL-примеры, которые можно адаптировать под свои задачи
  • - Понимание схемы `raw → clean → mart` для подготовки данных
  • - Навык выбора `MergeTree`, `ORDER BY`, `PARTITION BY` и типов данных
  • - Понимание частых ошибок и способов их избежать
  • - Базу для дальнейшего изучения ClickHouse, витрин данных и аналитической инженерии
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно