Основы инженерии данных с Python и SQL — WalkSelf
4.3 (3) ⏱ 3 ч 📚 30 уроков

Основы инженерии данных с Python и SQL

Узнайте, как проектировать и создавать надежные конвейеры данных с использованием Python и SQL, преобразуя необработанные данные в структурированные активы, готовые к анализу.

  • 💬 ИИ инструктор
    Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент.
  • 🕐 Начните в любое время
    Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно.
  • 🌐 На русском языке
    Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.

О курсе

Исходные данные ценны только тогда, когда они структурированы, чисты и доступны. Поскольку организации в значительной степени полагаются на решения, основанные на данных, создание надежных конвейеров с помощью Python и SQL стало важным фундаментальным навыком для любого специалиста по данным. Этот курс поможет вам освоить основы разработки собственных рабочих процессов с данными. Вы освоите программирование, научитесь писать чистый код, создавать реляционные базы данных и оптимизировать запросы, чтобы превратить неорганизованные наборы данных в надежные информационные ресурсы. Что вы узнаете: - Понять основные принципы инженерии данных, схемы баз данных и основополагающую терминологию. - Написать эффективные SQL-запросы для извлечения, фильтрации, соединения и агрегирования наборов данных. - Применять современные концепции программирования Python, включая виртуальные среды, подсказки типов и надежную обработку ошибок. - Разработка и реализация ETL (Extract, Transform, Load) и современных ELT конвейеров для обработки различных форматов данных. - Практикуем очистку и реструктуризацию необработанных данных с использованием коллекций и структур данных Python. - осуществлять стратегии проверки данных для обеспечения надежности и качества трубопроводов. Курс начинается с основных определений баз данных и программирования, а затем шаг за шагом проходит через практические запросы SQL и скрипты Python. Вы пройдете письменные объяснения, четкие фрагменты кода и концептуальные упражнения, предназначенные для построения ваших навыков решения инженерных проблем. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, начинающих специалистов по данным и аналитиков, желающих перейти в инженерные роли, без предварительного опыта кодирования. Начните создавать фундамент для обработки данных уже сегодня.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    3 ч практического материала

Отзывы (3)

Noah Fischer LU Подтверждённый учащийся
★ 4 · 7 июля 2026

Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.

مروة DZ Подтверждённый учащийся
★ 4 · 23 июня 2026

Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!

Isla Jones AU
★ 5 · 1 июня 2026

Не могла бы попросить лучшего опыта обучения. Структура течет идеально, и примеры были невероятно актуальны. Рекомендую!

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство