Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

  1. Урок 1. 00:08:35
    01 Добро пожаловать на курс
  2. Урок 2. 00:06:36
    03 Профессия инженера данных
  3. Урок 3. 00:02:24
    01 Введение
  4. Урок 4. 00:16:04
    02 Известные пакеты python для работы с данными
  5. Урок 5. 00:07:59
    03 Немного об ускорении кода
  6. Урок 6. 00:22:37
    05 Как обустроить рабочее окружение для python-проекта
  7. Урок 7. 00:18:06
    09 Как устроены пакеты python
  8. Урок 8. 00:08:04
    10 Немного о поэзии (poetry)
  9. Урок 9. 00:11:24
    11 Документация для кода
  10. Урок 10. 00:11:21
    12 Режим разработки и прочие советы
  11. Урок 11. 00:10:37
    15 Пример workflow для аналитиков
  12. Урок 12. 00:02:31
    16 Итоги
  13. Урок 13. 00:01:28
    01 Введение
  14. Урок 14. 00:08:21
    02 Что такое потоки и процессы
  15. Урок 15. 00:13:03
    03 Что такое gil
  16. Урок 16. 00:22:23
    04 Примеры параллельного кода
  17. Урок 17. 00:16:44
    05 Асинхронность параллельность конкурентность
  18. Урок 18. 00:19:06
    06 Asynci
  19. Урок 19. 00:05:55
    07 Работа с диском
  20. Урок 20. 00:02:28
    11 Итоги
  21. Урок 21. 00:02:51
    01 Введение
  22. Урок 22. 00:09:21
    02 Самые популярные клиенты для http
  23. Урок 23. 00:16:26
    05 Из чего состоят сервисы
  24. Урок 24. 00:19:37
    06 Популярные фреймворки для python
  25. Урок 25. 00:20:26
    09 Современные асинхронные микросервисы
  26. Урок 26. 00:11:06
    10 Model and feature servin
  27. Урок 27. 00:03:14
    13 Итоги
  28. Урок 28. 00:02:56
    01 Введение
  29. Урок 29. 00:07:26
    02 Ad-hoc задачи для дата-инженеров
  30. Урок 30. 00:21:37
    03 Итак, у меня есть текстовые данные
  31. Урок 31. 00:06:06
    05 Запросы в api из терминала
  32. Урок 32. 00:23:40
    06 Потоковые редакторы и форматы
  33. Урок 33. 00:16:34
    07 Параллелизация обработки
  34. Урок 34. 00:02:35
    08 Итоги
  35. Урок 35. 00:03:53
    01 Курсовой проект
  36. Урок 36. 00:02:26
    07 Итоги
  37. Урок 37. 00:02:24
    01 Введение
  38. Урок 38. 00:01:37
    01 Введение
  39. Урок 39. 00:13:01
    02 Основные проекты экосистемы hadoop
  40. Урок 40. 00:26:05
    03 Как данные хранятся в hadoop
  41. Урок 41. 00:24:12
    04 Анализ больших данных
  42. Урок 42. 00:01:07
    01 Введение
  43. Урок 43. 00:17:23
    02 Поднимаем hdfs у себя
  44. Урок 44. 00:05:18
    03 Настраиваем yarn
  45. Урок 45. 00:09:39
    04 Mapreduce изнутри и снаружи
  46. Урок 46. 00:17:14
    05 Простые задачи
  47. Урок 47. 00:09:17
    06 Секретные оптимизации
  48. Урок 48. 00:11:24
    07 Как работают join-ы
  49. Урок 49. 00:02:37
    08 Итоги
  50. Урок 50. 00:02:37
    05 Итоги
  51. Урок 51. 00:02:06
    01 Spark как более свежая концепция распределенных вычислений
  52. Урок 52. 00:09:09
    01 Что такое spark и зачем он нужен de. Введение в rd
  53. Урок 53. 00:06:46
    02 Как устроен spar
  54. Урок 54. 00:12:20
    03 Начало работы
  55. Урок 55. 00:23:00
    04 Resilient Distributed Dataset
  56. Урок 56. 00:11:44
    05 Ключи и значения
  57. Урок 57. 00:18:37
    01 Dataframe и преобразования
  58. Урок 58. 00:09:04
    02 Чтение и схемы
  59. Урок 59. 00:18:55
    03 Базовые примеры работы
  60. Урок 60. 00:10:07
    04 Кейс очистки данных
  61. Урок 61. 00:09:40
    05 Пара слов о udf
  62. Урок 62. 00:15:52
    01 Введение
  63. Урок 63. 00:22:35
    02 Смещенные данные
  64. Урок 64. 00:08:22
    03 Кэширование
  65. Урок 65. 00:20:08
    04 Потоковая обработка
  66. Урок 66. 00:01:46
    06 Итоги модуля
  67. Урок 67. 00:01:29
    01 Введение
  68. Урок 68. 00:08:48
    01 Реляционные базы данных, хранение и масштабирование
  69. Урок 69. 00:05:05
    02 Схемы хранения
  70. Урок 70. 00:13:36
    03 Как базы масштабируются
  71. Урок 71. 00:09:01
    04 Чуть больше о распределенных системах
  72. Урок 72. 00:01:42
    05 Итоги
  73. Урок 73. 00:06:12
    01 Введение
  74. Урок 74. 00:27:10
    02 Начало работы с PostgreSQ
  75. Урок 75. 00:06:02
    03 Агрегация и подзапросы
  76. Урок 76. 00:25:07
    04 ACID и транзакции
  77. Урок 77. 00:00:56
    01 Введение
  78. Урок 78. 00:15:20
    02 Продвинутые агрегации
  79. Урок 79. 00:08:09
    03 Общие табличные выражения
  80. Урок 80. 00:19:22
    04 Индексы и explain
  81. Урок 81. 00:15:05
    05 Объединения
  82. Урок 82. 00:01:46
    06 Итоги
  83. Урок 83. 00:01:17
    01 Введение
  84. Урок 84. 00:26:36
    02 ORM, удобства и недостатки
  85. Урок 85. 00:09:51
    03 Хранение исторических данных
  86. Урок 86. 00:05:08
    04 Триггеры и процедуры
  87. Урок 87. 00:09:05
    05 Логи и изменения
  88. Урок 88. 00:02:09
    06 Итоги
  89. Урок 89. 00:02:31
    10 Итоги модуля
  90. Урок 90. 00:00:40
    01 NOSQ
  91. Урок 91. 00:05:31
    02 Знакомство с NOSQL. Виды и применение
  92. Урок 92. 00:07:21
    03 Знакомство с NOSQL. Виды и применение
  93. Урок 93. 00:08:06
    01 Знакомство с Clickhouse
  94. Урок 94. 00:04:32
    03 Обзор Neo4j
  95. Урок 95. 00:04:07
    05 MongoDB
  96. Урок 96. 00:00:58
    06 Итоги
  97. Урок 97. 00:02:03
    01 Введение в ET
  98. Урок 98. 00:00:42
    01 Введение
  99. Урок 99. 00:09:12
    02 Зачем нужен ET
  100. Урок 100. 00:09:48
    03 Суть этапов ET
  101. Урок 101. 00:04:54
    04 Применимость и различия ETL и ELT
  102. Урок 102. 00:01:25
    05 Итоги
  103. Урок 103. 00:01:30
    01 Введение
  104. Урок 104. 00:13:58
    02 Пайплайны
  105. Урок 105. 00:08:10
    03 Оркестрация данных
  106. Урок 106. 00:08:20
    04 Современные ETL-инструменты
  107. Урок 107. 00:01:09
    05 Итоги
  108. Урок 108. 00:02:28
    05 Итоги модуля
  109. Урок 109. 00:00:24
    01 Оркестратор Airflow
  110. Урок 110. 00:03:03
    01 Сравнение популярных оркестраторов
  111. Урок 111. 00:03:49
    03 Airflow. Архитектура
  112. Урок 112. 00:07:43
    04 Создание инстанса Airflow
  113. Урок 113. 00:03:17
    01 DAG [skladchik.org]
  114. Урок 114. 00:22:38
    02 ETL-пайплайн в Airflow
  115. Урок 115. 00:08:57
    07 Работа с pipeline. Завершение
  116. Урок 116. 00:07:19
    11 Полезное про DAG
  117. Урок 117. 00:17:20
    01 WebView
  118. Урок 118. 00:05:59
    02 Metastore
  119. Урок 119. 00:06:28
    04 Schedule
  120. Урок 120. 00:07:42
    05 Executo
  121. Урок 121. 00:14:52
    01 Файл конфигурации
  122. Урок 122. 00:06:51
    03 Ветвление тасков
  123. Урок 123. 00:07:41
    06 Мониторинг задач в airflow
  124. Урок 124. 00:00:26
    8. Оркестраторы данных. Airflow. Итог
  125. Урок 125. 00:00:32
    01 Задачи
  126. Урок 126. 00:04:43
    01 Примеры задач стриминга
  127. Урок 127. 00:03:38
    01 Брокер сообщений apache kafk
  128. Урок 128. 00:04:15
    02 Архитектура kafk
  129. Урок 129. 00:05:24
    05 Составляющие части kafk
  130. Урок 130. 00:00:24
    05 Заключение по kafk
  131. Урок 131. 00:00:36
    01 Apache NiF
  132. Урок 132. 00:01:36
    01 Введение
  133. Урок 133. 00:01:59
    02 Знакомство с apache NiF
  134. Урок 134. 00:00:30
    03 Установка Apache NiF
  135. Урок 135. 00:02:07
    04 Архитектура и компоненты Apache NiF
  136. Урок 136. 00:03:27
    05 Понятия и компоненты
  137. Урок 137. 00:03:37
    06 Интерфейс apache NiF
  138. Урок 138. 00:02:03
    07 Классификация процессоров
  139. Урок 139. 00:01:23
    08 Итоги
  140. Урок 140. 00:00:57
    01 Дальнейшие шаги в изучении NiF
  141. Урок 141. 00:04:36
    02 Обзор функциональных возможностей NiF
  142. Урок 142. 00:02:26
    06 Обзор базовых процессоров NiF
  143. Урок 143. 00:05:05
    07 Обзор дополнительных возможностей NiF
  144. Урок 144. 00:03:46
    08 Режим кластера
  145. Урок 145. 00:04:34
    09 Мониторинг и логи
  146. Урок 146. 00:02:03
    10 Data provenance
  147. Урок 147. 00:00:57
    11 Итоги
  148. Урок 148. 00:40:56
    01 Построение потока данных
  149. Урок 149. 00:01:00
    01 Итоги
  150. Урок 150. 00:01:08
    01 Введение в архитектуру хранилищ данных
  151. Урок 151. 00:01:10
    01 Традиционная архитектура хранилищ данных
  152. Урок 152. 00:09:59
    02 Характеристики данных
  153. Урок 153. 00:09:16
    03 Data lake и data warehouse
  154. Урок 154. 00:08:55
    04 Lambda и kapp
  155. Урок 155. 00:17:41
    05 Методологии хранения данных
  156. Урок 156. 00:01:52
    06 Итоги
  157. Урок 157. 00:01:15
    01 Введение
  158. Урок 158. 00:10:40
    02 Что такое -AA
  159. Урок 159. 00:12:09
    03 Как облака облегчают жизнь
  160. Урок 160. 00:07:05
    04 Modern data stac
  161. Урок 161. 00:15:51
    05 Зачем нужен dbt
  162. Урок 162. 00:01:41
    06 Итоги
  163. Урок 163. 00:01:07
    01 Введение
  164. Урок 164. 00:14:09
    02 Как выбраться из болота
  165. Урок 165. 00:06:04
    03 Как найти, что где лежит
  166. Урок 166. 00:12:03
    04 Немного про MLOp
  167. Урок 167. 00:03:07
    05 Итоги
  168. Урок 168. 00:03:26
    11 Итоги модуля
  169. Урок 169. 00:01:01
    01 Введение
  170. Урок 170. 00:07:46
    01 Аналитика данных
  171. Урок 171. 00:08:37
    04 Оценка качества данных
  172. Урок 172. 00:04:49
    05 Инструменты оценки качества данных
  173. Урок 173. 00:03:52
    01 BI-инструментарий аналитиков визуализации данных
  174. Урок 174. 00:03:44
    02 Способы визуализации данных
  175. Урок 175. 00:06:09
    03 Metabase
  176. Урок 176. 00:15:36
    Заключение
  177. Урок 177. 01:54:18
    защита
  178. Урок 178. 01:17:54
    защита предыдущего 2-го потока
  179. Урок 179. 00:40:30
    Запись встречи по темам 1-4
  180. Урок 180. 00:57:51
    Запись встречи по темам 5-8
  181. Урок 181. 00:56:09
    Запись встречи по темам 9-12