BI аналитик/Data engineer: быстрый старт для начинающих

Добро пожаловать на курс! Задать вопросы перед прохождением можно ЗДЕСЬ - телеграм канал слушателей курсов автора (и сам автор там же) 🔥 О курсе: Полный цикл данных от сырья до инсайтов Этот курс — ваш билет в мир профессиональной работы с данными. Подойдет как новичкам, так и опытным специалистам — уверен, каждый найдет для себя что-то полезное! Мы пройдем весь путь, который проходит каждая единица данных в современной компании: ✅ Развернем полноценную BI-инфраструктуру с нуля: Установим и настроим все необходимые инструменты Научимся их администрировать на базовом уровне Поймем, как устроена data-экосистема в компаниях ✅ Реализуем end-to-end проект: Развернем инфраструктуру (Docker, ClickHouse, Airflow, Superset, Datalens) Настроим автоматический сбор данных Построим ETL-пайплайн Создадим интерактивные дашборды в Superset/DataLens ✅ Поймем логику работы с данными: Как устроены процессы в реальных компаниях Какие решения принимают специалисты Как избегать типичных ошибок 🔧 Инструменты (изучаем ровно то, что нужно для работы): Docker — для развертывания ClickHouse — для хранения и обработки Airflow — для оркестрации Superset/DataLens — для визуализации 💡 Почему этот курс эффективен? Никакой лишней теории — только практика Оптимальный объем (5.5 часов) для быстрого старта Можно освоить за 2-3 дня Дает достаточные навыки для позиций: Junior Data Engineer Junior BI Developer Junior BI Analyst Итог: Вы не просто узнаете технологии — вы поймете, как они работают вместе и сможете создавать работающие data-решения. Это не просто обучение — это ваш быстрый старт в data-профессии! В бесплатной части оставлены инструкции по установке необходимой инфраструктуры с помощью Docker - перед покупкой пройдите ее, чтобы понять, достаточно ли ресурсов вашего ПК. Также прочитайте необходимые начальные навыки - требуется знание Python/SQL на базовом уровне. Что предстоит делать Изучать текстовые/видеоматериалы Выполнять интересные, приближенные к реальным задачи на локально развернутой инфраструктуре Читать полезные статьи, которые будут приложены к курсу Как устроен курс Лекция в формате видеозаписи + текстовые инструкции, если необходимо Выполнение тестовых заданий по лекции Разработка, приближенная к реальной Какие темы затронем все, что связано с данными, кроме ML