SHAREWOOD
SHAREWOOD
Редактор
- Регистрация
- 25/11/2019
- Сообщения
- 126.920
- Репутация
- 67.923
Инженер данных [2024]
teachmeskills
Дмитрий
Стань востребованным Data-инженером c нуля через 6 месяцев.
О профессии:
Онлайн-образование в IT-школе TeachMeSkills предлагает курсы по профессии Data Engineer, которые станут отличным стартом для тех, кто хочет стать инженером данных. Инженер данных, играет ключевую роль в обработке и анализе больших объемов данных.
Твой результат в конце курса:
1. Будете обладать основными навыками программирования на Python и работы с данными, включая загрузку, обработку и визуализацию данных с помощью библиотеки Pandas и Matplotlib.
2. Сможете эффективно работать с базами данных, включая создание таблиц, выполнение запросов SQL, управление данными и оптимизацию структур баз данных.
3. Приобретете знания по моделированию данных, включая понимание основных концепций, типов моделей данных и их применение в реальных проектах.
4. Научитесь управлять рабочими процессами с помощью Apache Airflow, включая создание и конфигурирование DAG, планирование и мониторинг задач, а также использование расширенных возможностей этого инструмента.
5. Завершите курс, разработав и реализовав полноценный проект Data Engineering, который включает в себя проектирование ETL процессов, анализ и визуализацию данных, оптимизацию баз данных и представление результатов проекта.
6. Станешь востребованным Инженером данных в IT
Спойлер: Содержание
Модуль 1 - Роль Data Engineer в современной индустрии
Примечание: стоимость курса 2 970 (BYN)
Продажник
teachmeskills
Дмитрий
Стань востребованным Data-инженером c нуля через 6 месяцев.
О профессии:
Онлайн-образование в IT-школе TeachMeSkills предлагает курсы по профессии Data Engineer, которые станут отличным стартом для тех, кто хочет стать инженером данных. Инженер данных, играет ключевую роль в обработке и анализе больших объемов данных.
Твой результат в конце курса:
1. Будете обладать основными навыками программирования на Python и работы с данными, включая загрузку, обработку и визуализацию данных с помощью библиотеки Pandas и Matplotlib.
2. Сможете эффективно работать с базами данных, включая создание таблиц, выполнение запросов SQL, управление данными и оптимизацию структур баз данных.
3. Приобретете знания по моделированию данных, включая понимание основных концепций, типов моделей данных и их применение в реальных проектах.
4. Научитесь управлять рабочими процессами с помощью Apache Airflow, включая создание и конфигурирование DAG, планирование и мониторинг задач, а также использование расширенных возможностей этого инструмента.
5. Завершите курс, разработав и реализовав полноценный проект Data Engineering, который включает в себя проектирование ETL процессов, анализ и визуализацию данных, оптимизацию баз данных и представление результатов проекта.
6. Станешь востребованным Инженером данных в IT
Спойлер: Содержание
Модуль 1 - Роль Data Engineer в современной индустрии
- Обзор роли Data Engineer в процессе анализа и обработки данных.
- Рассмотрение ключевых обязанностей Data Engineer в различных компаниях и проектах
- Анализ конкретных задач, которые решает Data Engineer.
- Изучение процесса сбора, обработки, хранения и анализа данных
- Обзор основных инструментов и технологий, применяемых Data Engineer.
- Сравнение различных технологических стеков и их применение в различных сценариях.
- Введение в основные концепции моделирования данных.
- Обсуждение значения моделирования данных для успешного выполнения проектов обработки данных.
- Основные правила и конструкции языка Python.
- Знакомство с синтаксисом: инструкции, отступы, комментарии и строковые литералы.
- Работа с переменными и их типами в Python.
- Операторы и их применение для выполнения операций с данными.
- Условные операторы (if-else) и циклы (for, while).
- Применение управляющих структур для решения различных задач.
- Списки, кортежи, словари и множества в Python.
- Операции и методы для работы с различными структурами данных.
- Открытие, чтение и запись файлов в Python.
- Обработка файловых объектов с помощью стандартных методов и операций.
- Создание и использование функций в Python.
- Модули и их роль в организации кода.
- Понятие исключений в Python.
- Обработка исключений с помощью конструкции try-except.
- Обзор функциональности библиотеки Pandas для работы с данными.
- Загрузка и первичная обработка данных с помощью Pandas.
- Загрузка данных из различных источников: файлы, базы данных и API.
- Предварительная обработка данных для анализа и визуализации
- Основные понятия системы контроля версий (VCS) и Git.
- Установка Git и настройка окружения.
- Создание репозитория: локального и удаленного.
- Основные команды Git: init, add, commit, push, pull, clone.
- Работа с ветками: создание, переключение, слияние, удаление.
- Разрешение конфликтов при слиянии веток.
- Использование .gitignore для исключения файлов из отслеживания.
- Работа с удаленными репозиториями: добавление удаленных ссылок, работа с ветками на удаленном репозитории.
- Практические примеры использования Git для управления проектами.
- Обзор различных типов баз данных и их особенностей.
- Структура реляционных баз данных и их компоненты
- Создание таблиц и вставка данных.
- Запросы SELECT для выборки данных из базы данных
- Использование условий и операторов сравнения в SQL.
- Сортировка данных и применение ограничений к выборке.
- Применение операторов JOIN для объединения данных из различных таблиц.
- Работа с несколькими таблицами для выполнения сложных запросов.
- Группировка данных по определенным критериям.
- Применение агрегатных функций для вычисления статистических показателей.
- Создание подзапросов для выполнения вложенных запросов.
- Применение подзапросов для фильтрации и агрегации данных.
- Выполнение операций добавления, обновления и удаления данных в базе данных.
- Применение транзакций для обеспечения целостности данных.
- Создание новых баз данных с помощью SQL команд.
- Удаление баз данных и их компонентов.
- Создание индексов для ускорения выполнения запросов.
- Управление первичными и внешними ключами для обеспечения целостности данных.
- Понятие транзакции в базах данных и их роль в обеспечении целостности данных.
- Управление данными с использованием транзакций и команд DML
- Обзор основных понятий моделирования данных.
- Различные подходы к моделированию данных в Data Engineering.
- Рассмотрение различных типов моделей данных: реляционные, графовые, документоориентированные и др.
- Выбор подходящей модели данных для конкретного проекта.
- Основные принципы нормализации данных и их значение.
- Применение денормализации для оптимизации производительности запросов.
- Обзор NoSQL баз данных и их особенностей.
- Применение NoSQL баз данных для хранения и обработки разнотипных данных
- Роль графовых баз данных в анализе связей и сетей.
- Примеры использования графовых баз данных в реальных проектах.
- Изучение технологий, позволяющих работать с данными в реальном времени.
- Применение стриминговых архитектур для обработки данных в режиме реального времени.
- Понятие проектирования схем баз данных и его значение для успешной работы с данными.
- Применение методов нормализации и денормализации для проектирования эффективных схем.
- Изучение методов оптимизации структур данных для повышения производительности запросов.
- Применение индексов, кластеризации и разделения данных для оптимизации доступа к данным
- Анализ потребностей в данных и проектирование процессов их извлечения, преобразования и загрузки.
- Выбор подходящих инструментов и технологий для реализации ETL процессов.
- Работа с различными источниками данных: файлы, базы данных, API и другие.
- Проектирование и реализация механизмов интеграции данных для обеспечения единой точки доступа.
- Разработка автоматизированных ETL процессов с использованием современных инструментов и платформ.
- Использование расписаний и мониторинга для обеспечения надежности и производительности процессов ETL.
- Обзор Apache Airflow и его роли в управлении рабочими процессами.
- Изучение ключевых концепций: DAG, задачи и операторы, cron выражения.
- Подготовка среды для установки Apache Airflow.
- Установка и базовая настройка Apache Airflow для начала работы.
- Создание простых DAG для выполнения базовых задач.
- Запуск и мониторинг выполнения DAG в Apache Airflow.
- Подробное рассмотрение процесса создания и настройки DAG в Apache Airflow.
- Определение зависимостей между задачами и конфигурация параметров выполнения.
- Обзор различных типов задач и операторов, доступных в Apache Airflow.
- Применение задач и операторов для реализации различных рабочих процессов.
- Организация планирования выполнения задач в Apache Airflow.
- Мониторинг выполнения задач и состояния DAG с помощью интерфейса пользователя и логов
- Применение логирования для отслеживания выполнения задач и выявления ошибок.
- Отладка DAG с использованием инструментов и методов, предоставляемых Apache Airflow
- Использование параметров для создания динамических DAG в Apache Airflow.\
- Введение в переменные в Apache Airflow.
- Создание и управление переменными через интерфейс пользовательского веб-интерфейса (UI).
- Применение переменных в настройках DAG и задач.
- Использование шаблонов для динамической настройки DAG и параметров задач.
- Создание пользовательских операторов для выполнения специфических задач.
- Разработка пользовательских хуков для взаимодействия с внешними системами.
- Внедрение пользовательских операторов и хуков в DAG.
- Тестирование пользовательских операторов и хуков.
- Анализ требований к данным и определение целей проекта.
- Проектирование структуры ETL процессов.
- Реализация ETL процессов с использованием инструментов Data Engineering.
- Тестирование и оптимизация разработанных ETL процессов.
- Построение отчетов и дашбордов на основе данных проекта.
- Использование инструментов визуализации данных для создания графиков и диаграмм.
- Интерактивная визуализация данных для исследования и анализа.
- Практические упражнения по анализу и визуализации данных.
- Оптимизация запросов SQL для улучшения производительности.
- Нормализация баз данных для улучшения структуры и управления данными.
- Разработка индексов для оптимизации доступа к данным и выполнения запросов.
- Тестирование и оптимизация
- Создание дашбордов и визуализаций на основе анализа данных с использованием Tableau Public.
- Презентация результатов анализа данных с использованием различных типов графиков, диаграмм и карт.
- Написание документации, описывающей процесс разработки системы анализа и визуализации данных.
- Подготовка презентации, демонстрирующей результаты работы, включая основные этапы проекта, использованные инструменты и полученные выводы.
Примечание: стоимость курса 2 970 (BYN)
Продажник
Материал «Инженер данных [2024] [teachmeskills] [Дмитрий]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.
Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.