Где изучить ETL в 2023 году с нуля: подборка онлайн-курсов для изучения с нуля

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим такую тему как Онлайн-урсы ETL, которые можно пройти абсолютно без нервов. Ну и будет бесплатный материал для изучения этой сферы.

Оставайтесь с нами и тогда вы сможете что-то поменять в вашей сфере.

LETS GO!

😗Разработка ETL‑процессов: пайплайны и хранилища данных

😗Разработка ETL‑процессов: пайплайны и хранилища данных

  • Перейдите на следующую ступень профессионального развития для аналитиков
  • Научитесь извлекать данные и переносить их в хранилища в нужном виде без помощи разработчиков
  • Получите востребованную за границей специальность

Ни аналитик, ни инженер данных не пишет ETL с нуля, но умеет его наладить и использовать готовые решения, где это возможно. Такой подход не требует глубокого знания программирования и помогает избегать костыльных решений, которые компании не могут масштабировать.

В Профи раскладывают и визуализируют данные так, чтобы аналитики могли строить дашборды, а бизнес — делать выводы и принимать решения на их основе.

В сервисе синхронизированы две СУБД: ClickHouse и Vertica. Команда также развивает аналитику в реальном времени, платформу A/B-тестирования, визуализацию данных в Tableau и Metabase.

Чему вы научитесь

  • Объяснять архитектуру и структуру базы данных
  • Применять нормализацию, проектировать схемы хранилища: Star Schema, Snowflake Schema, Hybrid Schemas
  • Писать запросы к базам данных, Join`ы, агрегаты, группировки, вложенные запросы
  • Применять индексы, фильтрацию, агрегацию, импорт/экспорт данных
  • Выбирать DWH под задачу и бюджет бизнеса
  • Понимать особенности популярных решений: Snowflake, BigQuery, Azure SQL DW, Redshift и прочих
  • Разовьёте навык data literacy
  • Научитесь понимать, пояснять и обогащать данные отчётов, дашбордов и других источников информации
  • Выводить real-time отчётность
  • И строить RTDM-системы с использованием массовых enterprise BI-решений
  • Управлять ETL/ELT-процессами
  • Настраивать и конфигурировать ETL / ELT-процессы в нескольких дата-инструментах

Практический курс Data Pipeline на Apache Airflow и Apache Hadoop

Практический курс Data Pipeline на Apache Airflow и Apache Hadoop

3-хдневный практический курс Data Pipeline на Apache Airflow и Apache Hadoop для аналитиков и инженеров данных, архитекторов и специалистов по настройке и сопровождению потоков данных (Data Flow) в организации и озерах данных под управление Hadoop и  AirFlow.

Apache Airflow — это open-source набор библиотек для разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов. Этот инструмент написан на языке программирования Python и позволяет создавать и настраивать цепочки задач как в визуальном режиме с помощью наглядного web-GUI, так и писать программный код на Python.

AirFlow принято называть ETL-средством для пакетов Big Data, он не является классической ETL-системой, а лишь помогает представить процесс извлечения-преобразования-загрузки данных в виде единого проекта на Python, чтобы удобно и эффективно управлять им.

Разработка и эксплуатация хранилищ данных на SQL Server 2016

Разработка и эксплуатация хранилищ данных на SQL Server 2016

SQL Server 2016 – это новая версия универсальной платформы для управления данными, разработки бизнес-приложений и проектов бизнес-аналитики. Цель курса – научиться разрабатывать и обслуживать хранилища и витрины данных, а также решать типовые задачи и проблемы, возникающие при их эксплуатации.

SQL Server 2016 – это новая версия универсальной платформы для управления данными, разработки бизнес-приложений и проектов бизнес-аналитики. Цель курса – научиться разрабатывать и обслуживать хранилища и витрины данных, а также решать типовые задачи и проблемы, возникающие при их эксплуатации.

Разработка хранилищ данных на SQL

Разработка хранилищ данных на SQL

Предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для реализации хранилища данных для поддержки BI-решений. Курс рассказывает как создать хранилище данных в Microsoft SQL Server 2016, как использовать ETL со службами интеграции SQL Server, как проверить и очистить данные с SQL Server Data Quality Services и SQL Server Master Data Services.

Необходимая предварительная подготовка:

  • Минимум 2 года опыта работы с реляционными базами данных
  • Опыт проектирования нормализованных баз данных
  • Опыт создания таблиц и связей
  • Опыт написания запросов на Transact-SQL
  • Знание базовых структур программирования (как ветвление и циклы)
  • Понимание ключевых приоритетов бизнеса – доход, прибыль, финансовые исчисления

Разработка ETL

Заключение

Евгений Волик

¡Hola amigos! Здесь я выкладываю подборки с курсами для обучения разным профессиям с нуля. Проект существует с 2021 года и постоянно развивается.

Оцените автора
( Пока оценок нет )
Evgenev.ru