Курс DWH на основе Arenadata - это не просто обучение, это настоящее погружение в мир данных, где каждый бит информации превращается в ценный ресурс для бизнеса. Особенность этого курса заключается в том, что он объединяет в себе передовые технологии хранения и анализа данных с инновационными методиками обучения, позволяя студентам не только усвоить теоретические знания, но и непосредственно применить их на практике. Благодаря использованию платформы Arenadata, учащиеся получают возможность не только изучать теорию, но и сразу же применять ее на реальных проектах, создавая собственные хранилища данных, разрабатывая ETL-процессы и анализируя информацию для принятия стратегических решений.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Курс отличается от других тем, что он предоставляет студентам уникальную возможность погрузиться в мир данных и почувствовать себя настоящими аналитиками данных, готовыми решать сложнейшие задачи в области хранения и анализа информации.
Познакомитесь с основными понятиями и принципами работы с данными в области хранилищ данных (DWH). Вы узнаете, что такое DWH, какие задачи оно решает, и какие преимущества предоставляет для бизнеса.
Изучите роль хранилища данных в общей архитектуре платформы данных, поймете, как DWH взаимодействует с другими компонентами информационной системы, и какие функции выполняет в рамках всей экосистемы.
Познакомитесь с различными инструментами и технологиями, используемыми в области хранилищ данных. Вы узнаете о современных подходах к построению DWH, о популярных инструментах для хранения, обработки и анализа данных.
Освоите базовые концепции языка, научитесь писать простые программы и скрипты.
Углубитесь в изучение Python, изучив базовые типы данных, работу с функциями и основные конструкции языка.
Научитесь эффективно использовать функции для решения задач обработки данных.
Изучите способы работы с файлами и файловой системой в Python, научитесь читать и записывать данные в файлы, осуществлять операции с каталогами и управлять файловой структурой.
Познакомитесь с основными принципами объектно-ориентированного программирования (ООП) в Python. Вы узнаете о классах, объектах, наследовании и других ключевых концепциях ООП.
Преподаватель проведет разбор домашних заданий по второму модулю курса, обсудит ошибки и сложности, возникшие у студентов при выполнении заданий, и даст дополнительные пояснения по темам.
Узнаете о популярных библиотеках Python для работы с данными, таких как Pandas, NumPy, Matplotlib и других. Вы научитесь использовать эти библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных.
Изучите способы работы с сетью Интернет в Python, научитесь осуществлять HTTP-запросы, парсить веб-страницы, работать с API и другими интернет-ресурсами.
Познакомитесь с основами работы с базами данных в Python, научитесь подключаться к базам данных, выполнять SQL-запросы, обрабатывать данные из базы и манипулировать ими.
Разберете домашние задания по второму модулю курса, обсудите ошибки, возникшие у студентов при выполнении заданий, и узнаете рекомендации по улучшению навыков работы с данными в Python.
Познакомитесь с основными понятиями и принципами работы с базами данных, узнаете, что такое базы данных, какие типы баз данных существуют, и какие задачи они решают в информационных системах.
Изучите архитектуру массово-параллельной обработки данных (MPP) и применение этой архитектуры в системах управления базами данных (СУБД). На примере Arenadata DB вы познакомитесь с особенностями и возможностями MPP СУБД.
Освоите основные концепции языка структурированных запросов (SQL), научитесь создавать и управлять базами данных, выполнять запросы к данным, фильтровать и сортировать данные, а также работать с таблицами, индексами и представлениями.
Научитесь работать с более сложными запросами в SQL, использовать подзапросы, объединения таблиц, группировку данных, агрегатные функции и оконные функции. Вы также изучите техники оптимизации запросов для повышения производительности.
Изучите методы и стратегии оптимизации SQL-запросов для улучшения производительности баз данных. Узнаете о создании индексов, оптимизации структуры таблиц, использовании подходящих операторов и инструментов для эффективной работы с данными.
Разберете домашние задания по третьему модулю курса, обсудите сложности и ошибки, возникшие у студентов при выполнении заданий, и узнаете рекомендации по улучшению навыков работы с SQL и базами данных.
Вы познакомитесь с основами технологии распределенной обработки информации Hadoop, изучите работу с Hive - инструментом для работы с материалами в Hadoop.
Научитесь писать SQL-запросы для обработки и анализа информации в Hadoop-кластере.
Изучите основы технологии распределенной обработки данных Spark, узнаете о его основных компонентах, возможностях и принципах работы. Вы также научитесь использовать Spark для обработки больших объемов материала и выполнения распределенных вычислений.
Познакомитесь с технологией Kafka - системой обработки потоков данных в реальном времени. Узнаете о принципах работы Kafka, его возможностях для обработки и передачи данных между приложениями и системами.
Разберете домашние задания по четвертому модулю курса, обсудите сложности и ошибки, возникшие у студентов при выполнении заданий, и узнаете рекомендации по улучшению навыков работы с Hadoop, Spark и Kafka.
Получите обзор основных инструментов и технологий для обработки информации в больших объемах.
Изучите инструмент Apache Airflow для планирования и автоматизации рабочих процессов с материалом. Научитесь создавать и управлять рабочими процессами (DAG) в Airflow для выполнения различных задач обработки информации.
Научитесь работать с расписаниями выполнения задач, мониторингом и логированием процессов.
Разберете домашние задания по пятому модулю курса, обсудите сложности и ошибки, возникшие у студентов при выполнении заданий, и узнаете рекомендации по улучшению навыков работы с Apache Airflow и другими инструментами обработки данных.
Изучите основные принципы построения хранилищ данных (DWH), узнаете о различных подходах к архитектуре DWH, таких как звезда, снежинка, гибридная модель и другие. Вы также познакомитесь с основными компонентами DWH и их функциональностью.
Научитесь проектировать и строить модели данных в соответствии с методологией Dimensional Modeling. Узнаете о принципах организации фактов, измерений, атрибутов, иерархий и связей в модели данных для эффективного анализа и отчетности.
Познакомитесь с методологией Data Vault, которая предлагает гибкое и масштабируемое решение для построения хранилищ данных. Вы изучите основные концепции Data Vault, такие как хабы, линки, вольты, и научитесь применять их при проектировании и развертывании DWH.
Изучите методологию Anchor Modeling, которая предлагает инновационный подход к проектированию баз данных. Вы научитесь строить модели данных с использованием якорей (anchors) и связей между ними, что обеспечивает гибкость и удобство в изменении структуры данных.
Научитесь выбирать актуальные темы для проектов в области хранилищ данных, планировать и структурировать проектную работу, определять цели и задачи проекта, а также оценивать риски и ресурсы для успешной реализации проекта.
Получите консультации и поддержку по выполнению проектов и домашних заданий в области хранилищ данных. Преподаватели помогут разъяснить сложные моменты, дадут рекомендации по методикам работы и подскажут эффективные стратегии выполнения задач.
Научитесь грамотно защищать свои проектные работы перед экспертами и аудиторией. Вы сможете представить результаты своей работы, обосновать принятые решения, ответить на вопросы и дать аргументированные рекомендации по улучшению проекта.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
OTUS предлагает высококачественные образовательные программы, разработанные опытными специалистами и преподавателями. Обучение в OTUS основано на актуальных знаниях и практических навыках, которые востребованы на рынке труда.
Да, в OTUS требуется выполнение и защита выпускного проекта как часть завершения программы обучения. Выпускной проект представляет собой практическую работу, в рамках которой студенты должны продемонстрировать свои знания, навыки и способности в выбранной области.
Если у вас есть еще вопросы или нужна дополнительная информация, пожалуйста, не стесняйтесь задавать, менеджер курса все вам пояснит.
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Мы хотим, чтобы наши студенты развивались профессионально и строили карьеру. Вы получите возможность подать заявку в сервис по трудоустройству, после чего карьерный консультант поможет с резюме и поиском вакансий.
Да, вы можете обратиться к менеджеру и оформить возврат денежной суммы, пропорциональной количеству непройденных уроков.
Упражнения и задачи потребуется делать самостоятельно после любого занятия. Нагрузка по домашней работе насыщенная, но умеренная. Если не успеваете выполнять предложенный объём домашки, стоит обсудить и скорректировать с преподавателем этот момент.
Оставьте заявку на консультацию. Менеджеры подберут подходящие программы, ответят на все вопросы о стоимости обучения и о его формате.
Для таких случаев у студента курса есть право бесплатного трансфера в другую группу. На каждой ступени обучения сделать это можно лишь единожды.