Аналитическая инженерия и визуализация данных с dbt
Преобразуйте необработанные данные в чистые, готовые к производству модели и создавайте впечатляющие бизнес-отчеты с помощью dbt и современных аналитических рабочих процессов.
-
💬
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 редко готовы к немедленному анализу, часто требуя тщательной очистки, структурирования и проверки, прежде чем они смогут принести реальную пользу бизнесу. Этот курс познакомит вас с основными принципами аналитической инженерии, ликвидируя разрыв между инженерией данных и бизнес-анализом. Вы перейдете от написания сложных, неорганизованных SQL-запросов к созданию структурированных, проверяемых и документированных конвейеров данных.
Прочитав пошаговые объяснения и изучив понятные фрагменты кода, вы узнаете, как преобразовать необработанные наборы данных в чистые, надежные модели данных, готовые для современных инструментов бизнес-аналитики и визуализации. Вы узнаете, как применять передовые методы разработки программного обеспечения к рабочим процессам SQL, обеспечивая надежность и масштабируемость конвейеров данных.
Что вы узнаете:
- Понять основные концепции аналитической инженерии и роль dbt в современном стеке данных.
- Настройте проекты dbt и эффективно организуйте слои преобразования данных.
- Преобразование необработанных данных в модульные, многоразовые модели SQL с использованием передовых методов.
- Применение автоматизированной проверки данных и документации для обеспечения качества и достоверности данных.
- Внедрение концепций управления версиями и непрерывной интеграции для аналитических конвейеров.
- Интеграция чистых моделей dbt с современными платформами визуализации и бизнес-аналитики.
Курс начинается с ключевой терминологии и основ архитектуры, а затем вы пройдете через практические механизмы написания, тестирования и документирования моделей данных. Вы будете работать через письменные упражнения, которые имитируют реальные проблемы преобразования данных.
Этот курс предназначен для начинающих, начинающих аналитиков и аналитиков данных, которые хотят модернизировать свои рабочие процессы данных. Не требуется предыдущего опыта работы с dbt, хотя полезно знакомиться с основными понятиями SQL.
Начните читать сегодня, чтобы построить надежные, производственного класса данных трубопроводов, которые питают бизнес-решений.
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. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
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
2 ч 30 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Основы управления данными с Python, SQL и Big Data
Сертификат
Практика
₸7 200
→
🌟 Выбор студентов
🎓 С сертификатом
Основы системной аналитики и хранения данных
Сертификат
Практика
₸7 200
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Основы AWS Analytics для принятия решений на основе данных
Сертификат
Практика
₸7 200
→
🎓 С сертификатом
Методы реляционных баз данных для хранения данных
Сертификат
Практика
₸7 200
→
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