Рассрочка
Data Warehouse Analyst
28 декабря
5 месяцев
Онлайн
Вт/Чт 20:00 Мск
Для кого этот курс?
Курс Data Warehouse Analyst рассчитан на практикующих специалистов, которые хотят повысить свою ценность для бизнеса, а также наладить и ускорить процесс работы с данными. Чаще всего на курс приходят системные аналитики, bi-аналитики и аналитики данных, чтобы освоить новые знания по инженерии данных, необходимые для аналитика в современных реалиях и получить представления о современных open-source инструментах аналитики, ELT-pipelines, а также освоить практики построения end-to-end аналитических решений.Для Инженеров данных, DBA, Разработчиков, Системных администраторов, Технических директоров курс даст возможность грамотно решать задачи, связанные с организацией хранения и анализа данных. И выбирать наиболее эффективное решение в виде определенного стека технологий.
Необходимые знания
- SQL & Python
- Docker
- Базовые команды терминала Linux
- Понимать в общих чертах архитектуру хранилищ данных
Что вам даст этот курс?
Курс ставит своей целью научить слушателей собирать полноценные end-to-end аналитические решения с использованием самых актуальных и востребованных инструментов.
Материал будет изучаться как вглубь (например, принципы функционирования аналитических СУБД), так и вширь (сравнение инструментов, анализ сильных и слабых сторон решений).
Вы научитесь:
- Навыкам построения ELT-pipelines: Airflow, Nifi, Airbyte
- Принципам работы аналитических СУБД: Redshift, Greenplum, Clickhouse
- Изучите лучшие практики моделирования данных: dbt, Data Vault
- Визуализации и BI: Metabase, Superset, DataLens
- Продвинутой аналитике: KPI, Funnels, Marketing Attribution, Cohort, RFM
- DevOps-практикам: Continuous Integration, Github Actions
Почему стоит освоить?
Знание DWH становится порогом входа на уровень Middle+ Аналитика данных. А для бизнеса аналитики, владеющие DWH, сокращают временные издержки и costs на работу с данными.
Процесс обучения
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.
В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.
После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.
Портфолио
Индивидуальная разработка итоговой проектной работы. Оптимальная нагрузка
Возможность совмещать учебу с работой и личной жизнью.Перспективы
Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход.Трудоустройство
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.
- Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
- Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Data Warehouse Analyst
Интерактивные вебинары
2 онлайн-трансляции по 2 ак. часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда.
Обратная связь
Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии.
Активное комьюнити
Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов.
Программа
ELT: Структура и типы источников данных
Рассмотрим классификацию основных источников данных для аналитики и их отличительные особенности. Выясним отличие принципов ETL и ELT, структурированных и неструктурированных данных. Научимся подключаться и вычитывать исходные данные, запрашивать ответы от внешних провайдеров через REST API, настраивать потоковую репликацию данных в Хранилище. Проанализируем основные сервисы и инструменты, используемые для этого класса задач.
Тема 1: Аналитические движки (СУБД) для работы с данными
Тема 2: Источники данных: классификация и особенности
Тема 3: Инструментарий разработки: IDE, Terminal, Docker, Codespaces, Terraform
Тема 4: Инструменты для выгрузки данных
DWH Basics
Рассмотрим современные СУБД, используемые для анализа больших данных и ключевые принципы их функционирования. Изучим концепцию Хранилища Данных и вопросы, на которое оно призвано отвечать. Познакомимся с dbt – широко популярный мультитул для работы с DWH, позволяющий выстраивать работу в соответствии с лучшими практиками.
Тема 1: Принципы построения DWH
Тема 2: Знакомство с Data Build Tool
Тема 3: DWH powered by Clickhouse and dbt
Тема 4: Разбор ДЗ – Setting up Airbyte Data Pipelines Lab
DWH Intermediate
Изучим современные инструменты для оркестрации скриптов и задач, управления пайплайнами и цепочками зависимостей (DAGs). Получим представление об организации всестороннего качества данных и актуальности DWH. Познакомимся с ключевыми принципами оптимизации производительности и устранения bottlenecks. На практике применим навыки моделирования Хранилища по методологии Data Vault 2.0.
Тема 1: Оркестрация скриптов и задач – 1
Тема 2: Оркестрация скриптов и задач – 2
Тема 3: Data Quality
Тема 4: Вопросы оптимизации производительности
Тема 5: Разбор ДЗ – Конфигурирование и запуск проекта dbt
Тема 6: Data Vault – 1
Тема 7: Data Vault – 2
Тема 8: Data Vault – 3
Тема 9: Разбор ДЗ – Подготовка и установка на расписание DAG выгрузки данных из источников
Business Intelligence
Выясним круг задач для решений класса Business Intelligence. Научимся конфигурировать и запускать BI в своих проектах. Изучим лучшие практики визуальной подачи информации и подготовки дашбордов.
Тема 1: BI: Обзор
Тема 2: BI: Deployment
Тема 3: BI: Modeling & Delivering
Тема 4: Разбор ДЗ – Организация детального слоя DWH по методологии Data Vault
Тема 5: Analytics: Базовые аналитические витрины
Тема 6: Analytics: Сквозная аналитика
Тема 7: Разбор ДЗ – Конфигурация и развертывание BI-решения
Тема 8: Analytics: Продвинутые аналитические витрины
DWH Advanced topics
Изучим сложные и продвинутые фишки в работе с Хранилищем Данных: Настроим мониторинг и сбор ключевых метрик Хранилища Данных. Задействуем возможности тесной работы с Data Lake (External Data) и полу-структурированными данными. Найдем точки соприкосновения с Data Scientists, проведем обзор возможностей современных СУБД в сфере распределенного ML.
Тема 1: DWH: Advanced topics
Тема 2: DBT: Extending with modules
Тема 3: DWH: Monitoring + Workload management
Тема 4: DWH: External + Semi-structured data
Тема 5: DWH: Reverse-ETL
Тема 6: DWH: Machine Learning capabilities
Тема 7: Разбор ДЗ – Визуализация и дашбординг для аналитических витрин
Recap
Повторим и суммируем весь пройденный в предыдущих модулях материал. Изучим реальные кейсы и примеры организации работы с данными в компаниях. Рассмотрим пути дальнейшего развития Hard & Soft Skills.
Тема 1: Разбор кейса: end-to-end solution
Тема 2: Разбор ДЗ – Advanced DWH: Configuring CI, dbt modules, External tables
Тема 3: Дальнейшее развитие навыков
Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Защита проектных работ
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
Для реализации выпуского проекта Вам надо будет сформулировать идею аналитического приложения с business value, представить архитектуру ресурсов и компоненты системы и сформировать Хранилище Данных. Развернуть BI-инструмент. Визуализировать данные в наглядном и понятном виде на дашбордах. Сделать несколько интересных выводов.
Преподаватели курса проверят выпускной проект, дадут обратную связь, а если в процессе будут возникать вопросы, то готовы будут ответить. Также мы помогает опубликовать результаты работы на Хабр, либо можете просто выложить код на Github.
Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Ближайшие мероприятия
Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.
- Познакомитесь с современными принципами и инструментами для документирования и работы с метаданными
- Установите, настроите и изучите отличительные черты одного из представителей
- Выработаете требования и Best Practices к умному документированию
Прошедшие
мероприятия
Возможность пройти вступительное тестирование повторно появится только через 3 дня
Результаты тестирования будут отправлены вам на email, указанный при регистрации.
Тест рассчитан на 30 минут, после начала тестирования отложить тестирование не получится!
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
- Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
- Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
- OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
- Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
- Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
- OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год
Отзывы
Сертификат о прохождении курса
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце прохождения курса вы получите сертификат OTUS.
После обучения вы:
- Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса, дoполнительные материалы, финальный проект для добавления в портфолио)
- Создадите своё портфолио проектов, которое поможет при прохождении собеседований
- Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист
- Получите сертификат об окончании курса
Data Warehouse Analyst
Стоимость в рассрочку
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
вычета до 13% стоимости обучения. Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует
+7 499 938-92-02 бесплатно