Data Warehouse Analyst – ingyenes tanfolyam az Otustól, képzés 5 hónap, dátum: 2023. november 30.
Vegyes Cikkek / / December 04, 2023
Az analitikai alkalmazások ma a mérnöki gyakorlatok metszéspontjában épülnek fel (szoftver/adatmérnök), a termékek és az üzlet sajátosságainak megértése (Data/Business Analysis), a szolgáltatások gyors és minőségi szállítása (DevOps).
A kurzus célja, hogy megtanítsa a hallgatóknak, hogyan állítsanak össze teljes, végpontok közötti elemzési megoldásokat a legrelevánsabb és legkeresettebb eszközök segítségével.
Az anyagot mélyrehatóan (például analitikus DBMS-ek működési elvei) és tágságában (eszközök összehasonlítása, a megoldások erősségeinek és gyengeségeinek elemzése) is tanulmányozni fogják.
Milyen új dolgokat tanulhatok?
Adattudós, adatelemző, termékelemző szerepkörre:
– Az analitikai DBMS működési elvei és az ELT-csővezetékek felépítése
– Az adattárházak és piacok modellezésére vonatkozó legjobb gyakorlatok alkalmazása
– A megfelelő építészeti minták alkalmazása az építési megoldásoknál
Adatmérnök, háttérfejlesztő, DBA, rendszergazda szerepkör esetén:
– Végponttól végpontig elemző megoldások felépítésének gyakorlata
– Alkalmazott vizualizációs, műszerfali, BI ismeretek
– Koncentrálj az üzleti értékteremtésre
A tanfolyam a következőkre terjed ki:
– ELT-csővezetékek építésében való jártasság: Airflow, Nifi, Stitch
– Az analitikus DBMS működési elvei: Redshift, Greenplum, Clickhouse
– Az adatmodellezés legjobb gyakorlatai: dbt, Data Vault
– Vizualizáció és BI: Metabase, Superset, DataLens
– Speciális elemzés: KPI, csatornák, marketing-hozzárendelés, kohorsz, RFM
– DevOps gyakorlatok: Folyamatos integráció, Github-műveletek
6
tanfolyamokAdatmérnök a Wildberriesnél, DE Junior tanfolyam előadó. Több mint 7 év IT területen
Kitüntetéssel végzett a Voronyezsi Állami Egyetemen. Jelenleg az EBK „Rendszer- és szoftvermérnöki” mesterszakának hallgatója. Szakmai tapasztalat - 2 év adatelemző és adatmérnöki munka. Jelenleg 5 népszerű adatbázissal dolgozik, Pythonban fejleszt, és gyorsan fejleszti képességeit. Készen áll, hogy megosszam tapasztalataimat.
1
jólTöbb mint 6 éves tapasztalat adattárházak, ELT-csővezetékek, adatelemzés és -vizualizáció fejlesztésében. Az állambiztonság területén szerzett tapasztalat, a KHD LLC "SBSV-Klyuchavto" cégcsoport létrehozása és megvalósítása, jelenleg...
Több mint 6 éves tapasztalat adattárházak, ELT-csővezetékek, adatelemzés és -vizualizáció fejlesztésében. Az állambiztonság területén szerzett tapasztalat, a QCD LLC "SBSV-Klyuchavto vállalatcsoport" létrehozása és megvalósítása, jelenleg a QCD fejlesztése A Delo cégcsoport számára biztos vagyok benne, hogy az adatok a második olaj, egyfajta vagyon, amelyet kezelni és kezelni kell rendelkezik valamiről. A rendezett adatok jelenléte, megfelelő tárolása, felhasználása, értékesítése, anonimizálása a digitális érettség magas szintjét jelzi. Tanár
3
tanfolyamAlexandra 2019 óta dolgozik az analitika és BI területén. Ekkorra a St. Petersburg State University of Aviation Administration szoftvermérnöki diplomát, majd mesterdiplomát szerzett. Az első lépések...
Alexandra 2019 óta dolgozik az analitika és BI területén. Ekkorra a St. Petersburg State University of Aviation Administration szoftvermérnöki diplomát, majd mesterdiplomát szerzett. Pályafutása első lépéseit az amerikai Intermedia Cloud Communications cégnél tette meg junior adatelemzőként, és 2021-re sikerült az elemzőcsapat élére kerülnie. Az egész évet egy új, több csapaton átívelő projektnek szenteltük a nemzetközi pénzügyi menedzsmentet a Microsoft veremben (MS SQL). Szerver, SSRS, SSIS, Power BI). 2022 márciusa óta a Tinkoff Bank cégcsoportban dolgozik raktárelemzőként. adat. Támogatást nyújt a pénzügyi osztály felső vezetése számára az ETL-folyamatok prototípusainak elkészítésében Greenplum, ad-hoc elemzés Python, jelentéskészítés és vizualizáció a Tableau használatával. 2020-ban további képzésben részesült IT projektmenedzsment menedzser szakirányon. A rugalmas fejlesztési módszertanok elkötelezett híve. Úgy véli, hogy a legjövedelmezőbb befektetések a saját fejlesztésekbe történő befektetések. Verem: SQL, SAS DIS, SSIS, Tableau, Power BI, Python
ELT: Az adatforrások szerkezete és típusai
-Téma 1. Adatforrások: osztályozás és jellemzők
-2. témakör. Adatletöltési eszközök – 1
-3. témakör. Adatletöltési eszközök – 2
DWH alapok
-4. témakör. Analitikai motorok (DBMS) adatokkal való munkavégzéshez
-5. témakör. A DWH építés elvei
-Téma 6.DZ elemzés – Webszámláló adatok feltöltése
- 7. témakör: Bevezetés az adatkészítő eszközbe
-Téma 8.DBT: Analytics tervezés
DWH közepes
-9. téma. Szkriptek és feladatok hangszerelése – 1
-10. téma. Szkriptek és feladatok hangszerelése – 2
-Téma 11.DZ elemzés – A dbt projekt konfigurálása és indítása
-12. témakör. Adatminőség
-Téma 13. Teljesítményoptimalizálási problémák
-14. témakör. Adattár – 1
-15. témakör. Adattár – 2
- Téma 16.DZ elemzés – DAG ütemezés készítése és beállítása az adatok forrásokból történő letöltéséhez
Üzleti intelligencia
-17.BI témakör: Áttekintés
-18.BI témakör: Telepítés
- 19.BI téma: Modellezés és szállítás
-Téma 20.DZ elemzés – Részletes DWH réteg szervezése Data Vault módszertan segítségével
- 21. témakör. Analitika: Alapvető elemzési bemutatók
-22.BI témakör: Mélyreható kérdések
-23. témakör. DZ Razor – BI-megoldás konfigurálása és telepítése
- 24. témakör. Analytics: Speciális elemzési bemutatók
DWH Haladó témák
-Topic 25.DWH: Haladó témák
-Téma 26.DBT: Bővítés modulokkal
-27.DWH témakör: Monitoring + Munkaterhelés kezelése
- 28. témakör. DZ elemzés – Vizualizálás és műszerfal az analitikai bemutatókhoz
-29. témakör.DWH: Külső + Félig strukturált adatok
-Téma 30.DWH: Reverse-ETL
-Téma 31.DWH: Gépi tanulási képességek
Újrafutóz
-Téma 32. Esetelemzés: end-to-end megoldás
- 33. témakör.DZ elemzés – Speciális DWH: CI, dbt modulok, külső táblák konfigurálása
-34. témakör. Készségek továbbfejlesztése
Projekt munka
-35. témakör Témaválasztás és projektmunka szervezése
-36. témakör. Tervezési munka védelme