🎓

DataOPS c нуля до middle: Полная программа

Информационные технологии
Обложка курса Купить за 14000 ₽
  • 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)
Информационные технологии Платный
Это полный набор из наших курсов для DataOps, который включает такие курсы как Python, SQL и SQLAlchemy. Вы начнёте с нуля и постепенно освоите как программирование на Python, разработку SQL архитектуры, инструменты DataOps инфраструктуры и SQLAlchemy. Вы научитесь работать с Linux и Git, собирать образы в Docker, разворачивать кластеры в Kubernetes, строить потоковые системы на Hadoop и Spark, автоматизировать задачи с Ansible и Airflow, подключать облако и CI/CD.

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

  1. Знакомство с платформой и сдача практических задач

  2. Linux, bash, виртуализация

  3. Python

  4. Контейнеризация. Docker

  5. Базы данных, хранилища

  6. Системы контроля версий, введение в GIT

  7. CI/CD на примере GitLab

  8. Sonatype Nexus Repository

  9. K8s – Minikube

  10. Apache Hadoop

  11. Apache Spark

  12. Apache Airflow

  13. Облачный хостинг (cloud hosting)

  14. DBT

  15. Ansible

  16. Итоговая работа

Содержание курса Python Engineer 

  1. Общая информация

  2. Введение

  3. Начало Python

  4. Условные операторы, циклы и try/except

  5. Строки

  6. Списки и кортежи

  7. Словари и множества

  8. Функции

  9. Модули и пакеты

  10. Random и time

  11. Decimal / Fractions / Complex

  12. IterTools

  13. Введение в PyQt5

  14. Асинхронность и многопоточность

  15. Алгоритмы и сортировки

  16. MatPlotLib

  17. Что такое матрицы и NumPy?

  18. Файлы

  19. ООП

  20. Машинное обучение

  21. NLP

  22. OpenCV

  23. Чат-боты

  24. Что такое SQLAlchemy и Django

  25. Итоговый проект

Содержание курса SQL Engineer 

  1. Знакомство с платформой и сдача практических работ

  2. Что такое базы данных

  3. Проектирование баз данных

  4. Введение в PostgreSQL

  5. Структура SQL-запросов

  6. Команды DML

  7. Запросы на выборку данных

  8. Агрегация и группировка данных

  9. Работа с несколькими таблицами

  10. Работа с NULL-значениями

  11. Индексы и их использование

  12. Работа с представлениями (Views)

  13. Управление доступом и безопасностью

  14. Хранимые процедуры и функции

  15. Триггеры и их использование

  16. Работа с JSON и XML-данными

  17. SQL для аналитики данных

  18. NoSQL и SQL

  19. Безопасность данных и шифрование

  20. Введение в ClickHouse

  21. Разбор основных вопросов на собеседованиях

  22. Итоговое задание

Содержание курса SQLAlchemy 

  1. Знакомство с платформой и структура курса

  2. Введение в SQLAlchemy: основные принципы ORM

  3. CRUD-операции (создание, чтение, обновление, удаление данных)

  4. Работа с миграциями: Alembic и управление схемами БД

  5. Тестирование моделей и запросов с использованием SQLAlchemy

  6. Построение запросов и фильтрация данных

  7. Связи между моделями: один к одному, один ко многим, многие ко многим

  8. Работа с транзакциями и контроль целостности данных

  9. Оптимизация производительности запросов

  10. Безопасность при работе с базами данных

  11. Расширенные возможности SQLAlchemy (дополнительные фишки и подходы)

  12. 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.

Требования:

Наличие компьютера или ноутбука от 16 ГБ оперативной памяти и 256 ГБ на жёстком диске