Симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt для инженеров и аналитиков данных [Тариф Мастер задач] [inzhenerka.tech] [Павел Рословец]
Изучите один из самых востребованных инструментов аналитики, решая сложные практические задачи, научитесь DataOps практикам, постройте хранилище данных на базе dbt, подготовьте и проанализируйте данные
Симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt для инженеров и аналитиков данных
Реши 100+ задач
Реальные стенды
Пет-проект в портфолио
Упакуй навыки в CV для международного рынка
Почему стоит освоить?
Знание DWH и dbt - это must have для уровня middle/senior аналитика и инженера согласно данным как на российском, так и международном рынке. А ещё dbt это тестирование качества данных, проверка контрактов, интеграция с Airflow и многое другое.
А что такое сюжетный симулятор?
Ты примеришь роль начинающего аналитика Марка в молодой компании кик-шеринга. Ты только что ушел из банка, где тебе не давали развиваться и внедрять новые подходы. Потому в новой компании ты будешь изучать dbt и сразу внедрять его для решения реальных проблем, связанных с аналитикой поездок самокатов, событий пользователей, финансов и не только.
И не всё так просто, ведь задач полно, а старший аналитик Игорь все делает по-своему и отказывается помогать... Поэтому тебе предстоит показать, на что ты способен, и убедить Игоря, что без dbt компания не может быстро расти дальше.
Справишься? Поможет тебе в твоих начинаниях GPT, который прокачает твои знания в области Big Data-аналитики и поможет решить проблемы по ходу курса.
Автор курса: Павел Рословец
Principal Engineer в NXP Semiconductors, ex-Senior Engineer представительства MathWorks и компании Whoosh
Программа
Миссия 1. Кто такой Analytics Engineer - бесплатно
Введение в dbt: основы моделирования данных - бесплатно
Миссия 2. Ускоряем обучение с GPT - бесплатно
Миссия 3. Настраиваем dbt Cloud - бесплатно
Миссия 4. Создаем проект dbt
Миссия 5. Деплоим таблицы и представления из dbt
Миссия 6. Инкрементально обновляем большие таблицы из dbt
Миссия 7. Создаем таблицы из csv файлов
Миссия 8. Автоматизируем проект с помощью макросов
Миссия 9. Data Quality: тестируем качество моделей
Миссия 10. Создаем каталог данных и внедряем контракты
Миссия 11. Используем сторонние пакеты для решения сложных задач
Миссия 12. Настраиваем семантический слой для автоматической агрегации и BI
Миссия 13. Переносим легаси SQL код в dbt
Миссия 14. Запускаем локальный dbt + DuckDB для быстрой обработки файлов
Миссия 15. Деплоим проект в продакшн: Ci/Cd
Эпилог. Продаем себя как инженера аналитики
Вебинар по оркестрации dbt проекта из Airflow (только для тарифа "Основательный подход")
Вебинар по эффективной оркестрации dbt проекта из Dagster (только для тарифа "Основательный подход")
Тариф Мастер задач
Цена: 35000р.
Последнее редактирование модератором: