Скоро ETL-разработчик: пайплайны, хранилища данных и BI-решения [2020] [Нетология] [Алексей Кузьмин]

[VkurseBot]

ETL-разработчик: пайплайны, хранилища данных и BI-решения [2020]
Нетология
Алексей Кузьмин

Ни аналитик, ни инженер данных не пишет ETL с нуля, но умеет его наладить и использовать готовые решения, где это возможно. Такой подход не требует глубокого знания программирования и помогает избегать костыльных решений, которые компании не могут масштабировать.

1. Перейдите на следующую ступень профессионального развития для аналитиков.
2. Научитесь извлекать данные и переносить их в хранилища в нужном виде без помощи разработчиков.
3. Получите востребованную за границей специальность.

Аналитик, разработчик или инженер — каждый найдёт в этом курсе практику и знания для усиления своих профессиональных позиций.

Спойлер: Чему Вы научитесь

1. Объяснять архитектуру и структуру базы данных.

Применять нормализацию, проектировать схемы хранилища: Star Schema, Snowflake Schema, Hybrid Schemas.​

2. Писать запросы к базам данных, Join`ы, агрегаты, группировки, вложенные запросы.

Применять индексы, фильтрацию, агрегацию, импорт/экспорт данных.​

3. Выбирать DWH под задачу и бюджет бизнеса.

Понимать особенности популярных решений: Snowflake, BigQuery, Azure SQL DW, Redshift и прочих​

4. Разовьёте навык data literacy.

Научитесь понимать, пояснять и обогащать данные отчётов, дашбордов и других источников информации.​

5. Выводить real-time отчётность.

И строить RTDM-системы с использованием массовых enterprise BI-решений.​

6. Управлять ETL/ELT-процессами.

Настраивать и конфигурировать ETL / ELT-процессы в нескольких дата-инструментах.​

Спойлер: Кому подойдёт этот курс

1. Новичкам в data science.

Сможете влиться в новую сферу и приобрести базу, с которой можно постоянно развиваться горизонтально — в любых компаниях и продуктах. Компании ждут, что новый сотрудник если и не умеет ровно то, что надо — его не надо учить работать с SQL и запросами к хранилищам.​

2. Продуктовым, маркетинговым, бизнес-аналитикам.

Расширите свою профессиональную траекторию, углубитесь в техническую сторону ровно настолько, чтобы достигать лучших результатов в текущей работе или перейти на новые более сложные задачи в работе с данными.​

3. Разработчикам Python, JS, Java, C++.

Узнаете, как правильно спроектировать аналитическую БД для нужд потребителей данных: аналитиков и руководителей, принимающих решения. Научитесь выводить real-time отчётность и строить RTDM-систему с понятными и читаемыми бизнес-показателями.​

Спойлер: Содержание

Модуль 1 - SQL и получение данных

SQL — главный инструмент аналитика. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.

• Теория множеств. Введение в реляционную алгебру
• Разбор сложностей и вопросов при работе с окружением
• Основы SQL
• Углубление в SQL
• Работа с PostgreSQL
• Работа с MongoDB

​

Модуль 2 - Data Warehouse

Научитесь организовывать работу с традиционными хранилищами данных и настраивать и конфигурировать ETL / ELT-процессы (Pentaho или аналоги). Выполните заливку данных в нескольких популярных форматах и создадите свой первый OLAP-куб. Поймёте плюсы и минусы Snowflake, BigQuery, Azure SQL DW, Redshift и разберётесь, когда переводить процессы с разрозненных Excel на БД.

• Проектирование хранилища данных
• Знакомство с Pentaho
• ETL-pro
• Data Governance
• DWH в облаке

​

Модуль 3 - Выбор и подключение Business Intelligence-решения

Научитесь определять потребности и требования бизнес-пользователей, выбирать решения, архитектуру под него и стратегию масштабирования, удовлетворяющую росту бизнеса. Познакомитесь с Tableau / Power BI как самыми популярными энтерпрайз-решениями. Подключитесь к хранилищу данных и выполните передачу данных в шаблонный dashboard. Научитесь выводить Real Time-отчётность.

• BI как сердце аналитики
• Знакомство с Pentaho BI
• Многомерные модели
• Pentaho Analysis Services
• Real Time-отчётность

​

Модуль 4 - Дипломная работа

В качестве дипломного проекта необходимо выполнить работу на учебном датасете, основанном на данных реального бизнеса. Вас ждут две личные онлайн-консультации с ментором и одна групповая консультация с ответами на вопросы и советами по подготовке работы.

В рамках диплома потребуется:

• Спроектировать модель данных
• Загрузить в неё данные при помощи ETL
• Построить OLAP-куб
• Реализовать дашборд

​

 

 

Последнее редактирование модератором: 1 Ноя 2020