Дата Варехоусе Аналист - бесплатан курс од Отуса, обука 5 месеци, датум 30.11.2023.
мисцеланеа / / December 04, 2023
Аналитичке апликације данас се граде на пресеку инжењерских пракси (Софтвер/Инжењеринг података), разумевање специфичности производа и пословања (Дата/Бусинесс Аналисис), брза и квалитетна испорука услуга (ДевОпс).
Курс има за циљ да научи студенте како да саставе комплетна енд-то-енд аналитичка решења користећи најрелевантније и најтраженије алате.
Материјал ће се проучавати како дубинско (на пример, принципи функционисања аналитичких ДБМС) тако и ширино (поређење алата, анализа предности и недостатака решења).
Које нове ствари могу научити?
За улоге научника података, аналитичара података, аналитичара производа:
– Принципи рада аналитичких ДБМС и конструкција ЕЛТ-цевовода
– Коришћење најбољих пракси за моделирање складишта података и маркета
– Примена исправних архитектонских образаца при грађевинским решењима
За улоге Инжењер података, Бацкенд Девелопер, ДБА, Администратор система:
– Праксе изградње енд-то-енд аналитичких решења
– Примењене вештине у визуелизацији, контролној табли, БИ
– Фокусирајте се на стварање пословне вредности
Курс ће покрити:
– Вештине у изградњи ЕЛТ-цевовода: Аирфлов, Нифи, Ститцх
– Принципи рада аналитичких ДБМС: Редсхифт, Греенплум, Цлицкхоусе
– Најбоље праксе за моделирање података: дбт, Дата Ваулт
– Визуелизација и БИ: Метабасе, Суперсет, ДатаЛенс
– Напредна аналитика: КПИ, Токови продаје, Маркетинг приписивање, Кохорта, РФМ
– ДевОпс праксе: Континуирана интеграција, Гитхуб акције
6
курсевиИнжењер података у Вилдберриесу, предавач курса ДЕ Јуниор. Више од 7 година у ИТ-у
Дипломирао на Вороњешком државном универзитету са одликом. Тренутно студент на ХСЕ мастер програму „Системско и софтверско инжењерство“. Професионално искуство - 2 године рада као Дата Аналист и Дата Енгинеер. Сада ради са 5 популарних база података, развија се у Питхон-у и убрзано развија своје вештине. Спреман да поделим своје искуство.
1
доброВише од 6 година искуства у развоју складишта података, ЕЛТ цевовода, анализе и визуелизације података. Искуство у области државне безбедности, стварање и имплементација КХД ДОО „Група компанија „СБСВ-Кључавто”, тренутно...
Више од 6 година искуства у развоју складишта података, ЕЛТ цевовода, анализе и визуелизације података. Искуство у области државне безбедности, креирање и имплементација КЦД ЛЛЦ "Група компанија "СБСВ-Клиуцхавто", која тренутно развија КЦД за Дело групу компанија уверен сам да су подаци друга нафта, нека врста имовине којом треба да управљате и Отарасити се. Присуство организованих података, њихово правилно складиштење, коришћење, продаја, анонимизација указују на висок ниво дигиталне зрелости. Учитељу
3
наравноАлександра ради у области аналитике и БИ од 2019. године. До тада је дипломирала софтверско инжењерство на Државном универзитету за ваздухопловну администрацију у Санкт Петербургу, а затим и магистрирала. Први кораци у...
Александра ради у области аналитике и БИ од 2019. године. До тада је дипломирала софтверско инжењерство на Државном универзитету за ваздухопловну администрацију у Санкт Петербургу, а затим и магистрирала. Прве кораке у каријери направио је у америчкој компанији Интермедиа Цлоуд Цоммуницатионс као млађи аналитичар података, а до 2021. успео је да постане шеф тима за аналитику. Цела ова година била је посвећена новом међутимском пројекту за међународно финансијско управљање на Мицрософт стеку (МС СКЛ Сервер, ССРС, ССИС, Повер БИ). Од марта 2022. године ради у групи компанија Тинкофф Банк као аналитичар складишта података. Пружа подршку највишем менаџменту финансијског одељења у изградњи прототипова ЕТЛ процеса користећи Греенплум, ад-хоц аналитику у Питхон-у, извештавање и визуелизацију у Таблеау-у. 2020. године додатно се образовала на смеру Менаџер управљања пројектима у ИТ. Он је упорни присталица флексибилних развојних методологија. Сматра да су најпрофитабилније инвестиције улагања у сопствени развој. Стацк: СКЛ, САС ДИС, ССИС, Таблеау, Повер БИ, Питхон
ЕЛТ: Структура и типови извора података
-Тема 1. Извори података: класификација и карактеристике
-Тема 2.Алатке за преузимање података – 1
-Тема 3.Алатке за преузимање података – 2
ДВХ Басицс
-Тема 4. Аналитичке машине (ДБМС) за рад са подацима
-Тема 5.Принципи изградње ДВХ
-Тема 6.ДЗ анализа – Учитавање података веб бројача
-Тема 7.Увод у алатку за прављење података
-Тема 8.ДБТ: Аналитичко инжењерство
ДВХ Интермедиате
-Тема 9.Оркестрација скрипти и задатака – 1
-Тема 10. Оркестрација скрипти и задатака – 2
-Тема 11.ДЗ анализа – Конфигурисање и покретање дбт пројекта
-Тема 12.Квалитет података
-Тема 13. Питања оптимизације перформанси
-Тема 14. Трезор података – 1
-Тема 15. Трезор података – 2
-Тема 16.ДЗ анализа – Припрема и подешавање ДАГ распореда за преузимање података из извора
Пословна интелигенција
-Тема 17.БИ: Преглед
-Тема 18.БИ: Распоређивање
-Тема 19.БИ: Моделирање и испорука
-Тема 20.ДЗ анализа – Организација детаљног слоја ДВХ методом Дата Ваулт
-Тема 21.Аналитика: Основни аналитички витрине
-Тема 22.БИ: Детаљна питања
-Тема 23. ДЗ Разор – Конфигурација и имплементација БИ решења
-Тема 24.Аналитика: Излози напредне аналитике
ДВХ Напредне теме
-Тема 25.ДВХ: Напредне теме
-Тема 26.ДБТ: Проширивање модулима
-Тема 27.ДВХ: Мониторинг + управљање оптерећењем
-Тема 28.ДЗ анализа – Визуелизација и дасхбоардинг за аналитичке витрине
-Тема 29.ДВХ: Екстерни + Полуструктурирани подаци
-Тема 30.ДВХ: Реверсе-ЕТЛ
-Тема 31.ДВХ: Могућности машинског учења
Рецап
-Тема 32. Анализа случаја: решење с краја на крај
-Тема 33.ДЗ анализа – Напредни ДВХ: Конфигурисање ЦИ, дбт модула, екстерних табела
-Тема 34. Даље развијање вештина
Пројектни рад
-Тема 35. Избор теме и организација рада на пројекту
-Тема 36.Заштита пројектантских радова