Курс
Программа разработана совместно с
Перейдите на следующую ступень профессионального развития
Научитесь извлекать данные и переносить их в хранилища в нужном виде без помощи разработчиков
Соберёте портфолио из 4 проектов
Длительность
5 месяцев
Формат
Вебинары, видеолекции, практика
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
ETL — ключевое решение для построения отчётности и формирования бизнес-аналитики
Ни аналитик, ни инженер данных не пишет ETL с нуля, но умеет наладить систему и использовать готовые решения, где это возможно.
Такой подход не требует глубокого знания программирования и помогает избегать решений, которые компании не могут масштабировать.
На этом курсе вы освоите востребованные инструменты, которые позволят вам решать более сложные задачи и перейти на новый уровень в карьере аналитика, разработчика или инженера.
Новичкам в Data Science
Сможете войти в новую сферу и приобрести базу, которая поможет постоянно развиваться — в любых компаниях и продуктах. Компании ценят сотрудников, которые умеют работать с SQL и запросами к хранилищам
Продуктовым, маркетинговым, бизнес-аналитикам
Расширите свою профессиональную траекторию и углубитесь в техническую сторону, чтобы достигать лучших результатов в текущей работе или перейти на более сложные задачи в работе с данными
Разработчикам Python, JS, Java, C++
Узнаете, как правильно спроектировать аналитическую базу данных для аналитиков и руководителей, принимающих решения. Сможете ориентироваться в разнообразии инструментов
Объяснять архитектуру и структуру базы данных
Применять нормализацию, проектировать схемы хранилища: Star Schema, Snowflake Schema
Писать запросы к базам данных, Join`ы, агрегаты, группировки, вложенные запросы
Применять индексы, фильтрацию, агрегацию, импорт/экспорт данных
Выбирать DWH под задачу и бюджет бизнеса
Разбираться в многообразии решений и понимать особенности каждого
Использовать навык data literacy
Понимать, пояснять и обогащать данные отчётов
Презентовать важные для бизнеса данные
Агрегировать информацию в многомерные структуры данных и на их основе формировать отчёты
Управлять ETL/ELT-процессами
Настраивать и конфигурировать ETL/ELT-процессы в зависимости от задачи
SQL-запросы
Составите SQL-запросы для решения задач аналитики авиаперелётов
Программа разработана совместно с ПРОФИ
В Профи раскладывают и визуализируют данные так, чтобы аналитики могли строить дашборды, а бизнес — делать выводы и принимать решения на их основе.
В сервисе синхронизированы две СУБД: ClickHouse и Vertica. Команда также развивает аналитику в реальном времени, платформу A/B-тестирования, визуализацию данных в Tableau и Metabase.
Направление Нетологии «Аналитика и Data Science» — обладатель «Премии Рунета» в номинации «Образование и кадры» в 2019 году
Нетологию чаще советуют знакомым
Каждый второй студент готов рекомендовать обучение в Нетологии своим друзьям и знакомым. Мы гордимся таким результатом и постоянно работаем над качеством наших программ.
Выпускники Нетологии чаще других довольны обучением
У нас самый большой процент выпускников, удовлетворённых своим обучением — 85%. В понятие удовлетворённости студенты включают высокое качество учебных программ, вовлечённость преподавателей и уровень обратной связи.
61 час теории и 131 час практики
● Вебинары с экспертами в прямом эфире проходят 1-2 раза в неделю, начинаются в промежутке с 18:00 до 20:00 МСК
● На лекции и практические задания понадобится 12 часов в неделю
● Записи вебинаров, видеолекции, презентации, тесты и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете
SQL и получение данных
Итоговая работа. Разработка SQL-запросов
Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, а также фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать их.
20 часов теории
32 часа практики
Введение в SQL. Установка и знакомство
Основы SQL
Работа с базой данных PostgreSQL
Основы и работа с базами данных
Углубление в SQL
SQL PRO
Научитесь поднимать, настраивать кластеры, масштабировать данные, писать хранимые процедуры и триггеры, понимать структуры данных: как они нормализуются и денормализуются. Погрузитесь в специфику проектирования баз данных и интеграцию с другими приложениями.
14 часов теории
28 часов практики
Командная строка. DCL и TCL
Масштабирование функций
Data Warehouse
Итоговая работа. Реализация процедуры ETL
Научитесь организовывать работу с традиционными хранилищами данных и настраивать и конфигурировать ETL -процессы. Погрузитесь в специфику проектирования баз данных и интеграцию с другими приложениями.
18 часов теории
40 часов практики
Введение в хранилища данных
Pentaho как инструмент ETL
Автоматизация обновлений
Проектирование хранилища данных
Ускорение трансформаций
Data Governance и Data Quality
Выбор и подключение Business Intelligence-решения
Итоговая работа. Разработка отчёта по OLAP-кубу
Научитесь определять потребности и требования бизнес-пользователей, выбирать решение, архитектуру под него и стратегию масштабирования для роста бизнеса.
9 часов теории
11 часов практики
Business Intelligence (BI) как сердце аналитики
Разработка многомерных баз (кубов) на платформе MS SSAS
Современные подходы к BI в облаке
Многомерное представление данных
Принципы визуализации данных
Отчётность real-time
Дипломный проект
В рамках диплома потребуется:
20 часов практики
Спроектировать модель данных
Загрузить в неё данные при помощи ETL
Построить OLAP-куб
Разработать отчёт с визуализацией
Теория
Мы подготовили гибкие форматы обучения: видеолекции, статьи, вебинары
Выполните домашнее задание и получите подробную обратную связь от экспертов курса
Вас будут сопровождать эксперты и координаторы. Сможете задать любой вопрос и получить помощь
Карьера
Получите поддержку Центра развития карьеры в подготовке резюме и портфолио
ETL-специалист
Ключевые навыки
Организация работы с традиционными хранилищами данных
Проектирование аналитической БД для нужд аналитиков
Настройка и конфигурирование ETL/ELT-процессов
Написание SQL-запросов для получения данных из БД
Импорт и экспорт данных в БД
Определение потребностей и требований бизнес-пользователей
Опыт работы в Pentaho
Создание OLAP-куба
Инструменты
PostgreSQL
PostgreSQL
Свободная объектно-реляционная система управления базами данных.
Pentaho
Pentaho
Программное обеспечение для бизнес-анализа.
OLAP-куб
OLAP-куб
Многомерный массив данных, как правило, разреженный и долговременно хранимый, используемый в OLAP.
Snowflake
Snowflake
Хранилище аналитических данных.
Docker
Docker
Программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации.
DBeaver
DBeaver
Бесплатный универсальный инструмент для управления базами данных.
Вашу квалификацию подтвердит удостоверение
Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём документ о профессиональной переподготовке установленного образца, который можно показать работодателю.
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.
Как проходит обучение?
Я смогу учиться на курсе, если живу не в московском часовом поясе?
Кто будет проверять мои домашние задания?
