Аналитика и большие данные сегодня - это инженерный подход (Software/Data Engineer), умноженный на понимание специфики аналитических задач, ценностей для бизнеса и развития продуктов.

Мы изучим тему как вглубь - например, детали аналитических СУБД), так и вширь - сравнение аналогов, анализ сильных и слабых сторон решений.
В курс включены самые свежие и актуальные инструменты на сегодняшний день и программа курса представляет собой единую картинку, End-to-end аналитическое решение.

Курс направлен на формирование целостного понимания современных аналитических задач.
Она охватывает роли, традиционно известные как Data Engineer, DWH/ETL Engineer, BI Engineer, Data Analyst.

На курсе вы изучите:

детали аналитических инструментов и СУБД;
лучшие практики построения хранилищ данных;
архитектуру и практики построения end-to-end аналитических решений;
прикладные навыки визуализации, дашбординга;
delivering value to business;

Преподаватели

Артемий Козырь

Senior Data Engineer, Wheely

Более 5-ти лет опыта работы с Хранилищами Данных, построении ETL/ELT, Аналитике данных и Визуализации.
Опыт работы над продуктами в компаниях PwC, Московская Биржа, Сбербанк, СИБУР, Wheely.
Сферы интересов: KPIs and Scorecards / Budgeting and Planning / Retail Scoring / Next Best Offer / Reporting.

Верю в то, что данные – это ключевой элемент в принятии обоснованных и разумных бизнес-решений. Люблю находить простые решения для сложных задач. Не люблю повторять одни и те же ошибки, но с удовольствием приветствую новый опыт.

Образование: НИУ ВШЭ, факультет бизнес-информатики.

Преподаватели

Артемий Козырь

Senior Data Engineer, Wheely

Необходимые знания

SQL: аналитические функции, CTE;
Знакомство с принципами работы СУБД;
Базовые навыки программирования на Python, виртуальные окружения;
Базовые знания Docker.

Корпоративное обучение для ваших сотрудников

Подробнее

Получить план обучения для сотрудников

Нажимая кнопку, я принимаю условия Политики конфидециальности

Мы обещаем не присылать вам спам

Спасибо!

Мы получили Вашу заявку, в ближайшее время с Вами свяжется наш менеджер.

Программа обучения

В процессе обучения вы получите комплексные знания и навыки.

Модуль 1 ELT: Структура и типы источников данных

Тема 1. Типы источников и их особенности

Тема 2. Обзор инструментов для выгрузки. Self-managed & SaaS.

Модуль 2 DWH Basics

Тема 3. Аналитические движки (СУБД для DWH)

Тема 4. Принципы построения DWH

Тема 5. DBT: Overview

Модуль 3 DWH Intermediate

Тема 6. DBT: Intermediate

Тема 7. Оркестрация скриптов и задач

Тема 8. DBT: Data Quality Pipeline + Documentation

Тема 9. Вопросы оптимизации производительности

Модуль 4 Business Intelligence

Тема 10. BI: Обзор

Тема 11. BI: Deployment

Тема 12. BI: Modeling & Delivering

Тема 13. BI: Углубленные вопросы

Модуль 5 DWH Advanced topics

Тема 14. DBT: Advanced topics

Тема 15. DBT: Extending with modules

Тема 16. DWH + External Data:

Тема 17. ML and A/B

Тема 18. Data Vault

Модуль 6 Recap

Тема 19. End-to-end solution

Модуль 7 Проектная работа

Скачать подробную программу

Получить подробную программу обучения

Нажимая кнопку, я принимаю условия Политики конфидециальности

Мы обещаем не присылать вам спам

Получить подробную программу обучения

Скачать подробную программу

Выпускной проект

Выпускной проект будет состоять из следующих этапов:

- Сформулировать идею аналитического приложения, business value
- Представить архитектуру ресурсов и компоненты системы
- Классифицировать источники данных, регулярность загрузки, форматы данных + структуру
- Сформировать Хранилище Данных
- Развернуть BI-инструмент
- Представить данные в наглядном и понятном виде на дашбордах
- Сделать несколько интересных выводов
- Опубликовать результаты работы на Хабр/…, выложить код на Github

Темы на выбор (+возможность предложить свою тему):
- Telegram / Social media analysis
- Open Data: Covid, Taxi trips, Kaggle
- Web analysis (Crawling & parsing websites data)
- Marketing analysis"

Процесс обучения

Все обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в слаке курса, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.

Вебинары идут дважды в неделю по 2 академических часа (то есть астрономических 1,5 часа). Все вебинары сохраняются и в записи в вашем личном кабинете.

Домашнее задание выдается в среднем раз в 2 недели, а его выполнение занимает 3-5 часов. Мы горячо призываем заниматься такой самостоятельной работой, так как это поможет вам качественно освоить все изучаемые технологии на практике с поддержкой и обратной связью наших преподавателей.

Возникающие вопросы по материалам лекций, домашним заданиям и по выпускному проекту вы сможете задавать преподавателю в слаке или во время вебинаров.

Курс длится 3 месяца, а финальный отводится для выполнения проектной работы, досдачи домашних заданий и вопросов преподавателям.

Выполнение проектной работы помогает усвоению практических навыков, а тема проекта отдельно выносится в сертификат. Во время работы над проектом студенты получают консультации и обратную связь от преподавателей в слаке группы и на проектных занятиях.

Получить консультацию

Наш специалист свяжется с вами в ближайшее время. Если у вас возникли трудности в выборе курса или проблемы технического плана, то мы с радостью поможем вам.