ETL-разработчик: пайплайны, хранилища данных и BI-решения [Алексей Кузьмин]

[Robot]

Ссылка на картинку

Ни аналитик, ни инженер данных не пишет ETL с нуля, но умеет его наладить и использовать готовые решения, где это возможно. Такой подход не требует глубокого знания программирования и помогает избегать костыльных решений, которые компании не могут масштабировать.
Аналитик, разработчик или инженер — каждый найдёт в этом курсе практику и знания для усиления своих профессиональных позиций.
Чему вы научитесь

Объяснять архитектуру и структуру базы данных
Применять нормализацию, проектировать схемы хранилища: Star Schema, Snowflake Schema, Hybrid Schemas

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
Понимать особенности популярных решений: Snowflake, BigQuery, Azure SQL DW, Redshift и прочих

Разовьёте навык data literacy
Научитесь понимать, пояснять и обогащать данные отчётов, дашбордов и других источников информации

Выводить real-time отчётность
И строить RTDM-системы с использованием массовых enterprise BI-решений

Управлять ETL/ELT-процессами
Настраивать и конфигурировать ETL / ELT-процессы в нескольких дата-инструментах

Читать далее...