DataOPS c нуля до middle: Полная программа

- Уроков: 1
- Сложность: easy
- Аудитория: Курс предназначен для новичков, которые хотят войти в сферу DataOPS/DevOPS и начать разбираться в современных инструментах обработки данных. Он будет полезен: 1. студентам 2. начинающим разработчикам 3. а также тем, кто переходит из смежных IT-областей (например, из аналитики)
Данный курс включает в себя первый и самый масштабный курс на русском языке по DataOps — и единственный на платформе Stepik, а также наши курсы Python Engineer с нуля до junior, SQL Engineer с нуля до junior и SQLAlchemy.
Это не просто набор технических уроков — это системный подход к построению современной архитектуры обработки данных с учетом требований знаний Python в процессах автоматизации и работе с данными и администрирования баз данных.
Цель курса — дать практические знания и навыки, необходимые для построения надёжных, автоматизированных и воспроизводимых пайплайнов данных.
Вы разберётесь, как устроены реальные архитектуры в проектах и научитесь работать с ключевыми компонентами DataOps-инфраструктуры. Изучив более глубоко Python и SQL архитектуру Вы сможете расширить свои компетенции в DevOps благодаря знаниям машинного обучения, ООП и большему количеству библиотек и правильному администрированию баз данных. А знание SQLAlchemy будет сильным инструментов в Ваших руках для работы с базами данных с помощью Python.
Содержание курса DataOPS
-
Знакомство с платформой и сдача практических задач
-
Linux, bash, виртуализация
-
Python
-
Контейнеризация. Docker
-
Базы данных, хранилища
-
Системы контроля версий, введение в GIT
-
CI/CD на примере GitLab
-
Sonatype Nexus Repository
-
K8s – Minikube
-
Apache Hadoop
-
Apache Spark
-
Apache Airflow
-
Облачный хостинг (cloud hosting)
-
DBT
-
Ansible
-
Итоговая работа
Содержание курса Python Engineer
-
Общая информация
-
Введение
-
Начало Python
-
Условные операторы, циклы и try/except
-
Строки
-
Списки и кортежи
-
Словари и множества
-
Функции
-
Модули и пакеты
-
Random и time
-
Decimal / Fractions / Complex
-
IterTools
-
Введение в PyQt5
-
Асинхронность и многопоточность
-
Алгоритмы и сортировки
-
MatPlotLib
-
Что такое матрицы и NumPy?
-
Файлы
-
ООП
-
Машинное обучение
-
NLP
-
OpenCV
-
Чат-боты
-
Что такое SQLAlchemy и Django
-
Итоговый проект
Содержание курса SQL Engineer
-
Знакомство с платформой и сдача практических работ
-
Что такое базы данных
-
Проектирование баз данных
-
Введение в PostgreSQL
-
Структура SQL-запросов
-
Команды DML
-
Запросы на выборку данных
-
Агрегация и группировка данных
-
Работа с несколькими таблицами
-
Работа с NULL-значениями
-
Индексы и их использование
-
Работа с представлениями (Views)
-
Управление доступом и безопасностью
-
Хранимые процедуры и функции
-
Триггеры и их использование
-
Работа с JSON и XML-данными
-
SQL для аналитики данных
-
NoSQL и SQL
-
Безопасность данных и шифрование
-
Введение в ClickHouse
-
Разбор основных вопросов на собеседованиях
-
Итоговое задание
Содержание курса SQLAlchemy
-
Знакомство с платформой и структура курса
-
Введение в SQLAlchemy: основные принципы ORM
-
CRUD-операции (создание, чтение, обновление, удаление данных)
-
Работа с миграциями: Alembic и управление схемами БД
-
Тестирование моделей и запросов с использованием SQLAlchemy
-
Построение запросов и фильтрация данных
-
Связи между моделями: один к одному, один ко многим, многие ко многим
-
Работа с транзакциями и контроль целостности данных
-
Оптимизация производительности запросов
-
Безопасность при работе с базами данных
-
Расширенные возможности SQLAlchemy (дополнительные фишки и подходы)
-
Итоговый проект на выбор для пополнения портфолио
Во время прохождения курса вам будут доступны лекционные материалы и практические задания:
-
📚 Лекционные материалы позволят вам углубиться в тему и приобрести багаж знаний для решения практики
-
💻 Практические материалы — это тесты после каждой лекции, задания на написание кода и финальное выпускное задание на выбор. Каждое задание проверяется преподавателями вручную
После завершения курса вы не просто узнаете десятки инструментов, вы свяжете их в единую систему, которую сможете воспроизводить, масштабировать и развивать — как настоящий DataOps-инженер с твердыми знаниями в Python разработке и проектировании SQL баз данных и управлению базами данных из Python c помощью SQLAlchemy.
Наличие компьютера или ноутбука от 16 ГБ оперативной памяти и 256 ГБ на жёстком диске