Курс «Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt» - это практическая программа, которая помогает освоить одну из ключевых технологий современной аналитики данных. Вы научитесь строить хранилища и трансформации на dbt, применять лучшие практики DataOps, автоматизировать процессы и обеспечивать качество данных.
Обучение построено в формате «миссий» - пошаговых заданий, которые ведут от базовой настройки проекта и подключения к PostgreSQL до продвинутых сценариев с макросами, CI/CD и семантическим слоем. В процессе вы освоите инкрементальные обновления, работу с пакетами dbt, тестирование свежести и качества данных, перенос legacy-SQL в современную архитектуру и деплой в продакшн. Дополнительно разберёте использование DuckDB и интеграцию с оркестраторами вроде Airflow и Dagster.
Формат курса сочетает теорию и практику: IDE-тренажёр, интерактивные задания, квизы, поддержку преподавателей и чат участников. В результате вы получите уверенные навыки моделирования и трансформации данных, опыт построения аналитических пайплайнов и полноценный проект для портфолио.
Курс подойдёт аналитикам, инженерам данных и тем, кто хочет повысить квалификацию в области работы с современными DWH-инструментами.
Посмотреть больше
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
3. ChatCPT для разработчика. Применяем генеративные нейросети
Урок 3.
01:39:45
17.1 dbt и AirFlow от запуска до тестов
Урок 4.
01:35:10
17.2 dbt и Dagster от запуска до тестов
Урок 5.
00:30:31
17.3 Павел Рословец — Метаданные dbt как мощный инструмент управления моделями
Авторы - Дмитрий Володин, Павел Рословец
Дмитрий Володин
Занимается построением корпоративных хранилищ данных с 2019 года. Создавал платформы аналитики для издательской группы "Альпина", московской библиотеки им. Некрасова и digital-сегмента российского McDonald’s. С 2022 года на солнечном Кипре разрабатывает аналитические решения для одной из крупнейших рекламных сетей в мире.
Павел Рословец
Ex-Senior Data Engineer в Whoosh с более чем 15-летним опытом в IT, от стартапов до госкорпораций. Провел множество тренингов, обучив сотни разработчиков в Inzhenerka.tech
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
В роли инженера данных вы будете регулярно работать с аналитическими платформами, где компании хранят данные в Data Lakes и Data Warehouses для построения визуализаций и создания моделей машинного обучения.Современные хранилища данных, такие как AWS Redshift, Google BigQuery и Snowflake, позволяют загружать данные напрямую из файлов в Data Lake. Эта интеграция делает работу с хранилищами гибкой и удобной для аналитических задач.