• ОСЕННИЕ СКИДКИ НА ЗНАНИЯ!

    Получите вечный Премиум доступ к более чем 120 000 курсов + приватный раздел за 750  500 рублей

    Премиум PRO +Guard.ws + Elements.Envato + доступ к удалённым курсам и книгам 1200  1000 рублей

    Подписка действует на все доступные курсы!

    Акция действует до 3 Декабря включительно!

    Оформить подписку Подробнее

Администрирование [Simulative] Симулятор «SQL для анализа данных» (2022)

  • Автор темы Amerikano
  • Дата начала
Amerikano
Amerikano
Модератор
Сообщения
8,868
Реакции
75,865
Автор: Simulative
Название: Симулятор «SQL для анализа данных» (2022)

1664268854656

Это не курс. Это симулятор работы аналитика данных в реальной компании с элементами обучения. Вы будете считать retention и LTV, писать многоэтажные CTE и делать другие полезные для бизнеса штуки с помощью SQL.

Цели симулятора:

  1. Обучить не элементарным «SQL-запросам», а полезным фишкам, экосистеме и продакшен-левел коду
  2. Научить писать запросы, нужные бизнесу. Вы не будете изучать котиков — вы будете считать LTV, делать сложные агрегации и ad-hoc
  3. Погрузить в среду. Вы будете работать с профессиональными инструментами — PostgreSQL, DBeaver, MySQL, Power BI и шедулерами
Чем предстоит заниматься
  • Писать многочисленные ad-hoc SQL запросы: сбор и валидация email-адресов, расчет статистик пользовательской активности и многое другое
  • Собирать когорты, анализировать retention, LTV, CR и другие продуктовые метрики с помощью high-level SQL-запросов
  • Автоматизировать импорт/экспорт данных на Windows/Linux сервере с помощью SQL + Python + psycopg2 + cron
Программа обучения
Симулятор состоит из 13 глав.
Каждая глава — это теория + практические задачи + отработка навыков на бизнесовых кейсах.
Вы будете анализировать пользовательский опыт платформы IT Resume, работать с продакшен-левел инструментами и решать реальные кейсы с интересным сюжетом.

  1. Вы познакомитесь с базами данных, поймете отличие БД от СУБД, обсудите важность нормализации на конкретных кейсах и прочие «основы основ».
    В конце - тест для проверки знаний.

  2. Вы научитесь подключаться к удаленной базе 4 разными способами, разберете типы данных и поймете отличие DCL от DML.
    Для закрепления знаний - тест.

  3. В этой главе вы научитесь писать базовые SQL-запросы — но далеко не самые простые. Также вы освоите функции обработки текста, даты, времени, кастинга, крутые функции COALESCE/NULLIF, логические операторы, CASE и многое другое. Сортировка, горизонтальная фильтрация, поиск по шаблону, регулярки — все это в этой главе.

    Для закрепления — домашнее задание.
    Хоть вы только начали путь, вы уже будете решать реальные продуктовые задачи. Например:
    1. Соберете и подготовите базу для email-рассылок
    2. Посмотрите на пользователей в разрезе дат и погрузитесь в обработку даты-времени
    3. Произведете валидацию номеров телефонов
    4. Расклассифицируете задачи на платформе по группам в зависимости от определенного признака
  4. В этой главе мы расскажем про основные продуктовые метрики, которые пригодятся вам абсолютно в любом проекте — будь то мобильное приложение или офлайн-магазин. Например, в следующих главах вы воспользуетесь этими знаниями для аналитики платформы.
    Для отработки и закрепления результатов — тест + расчётные задания.

  5. Вы научитесь группировать таблицу по определенным признакам и использовать агрегатные функции: от простейших AVG и MIN до экзотических mode WITHIN GROUP.
    Для отработки навыков — домашнее задание.
    После этого вы снова отработаете полученные знания на реальных кейсах. Например:
    1. Оцените распределение активности пользователей по часам/дням
    2. Сколько в среднем пользователь делает попыток для решения 1 задачи? А сколько людей решают задачи с первой попытки? А каково значение моды?
    3. Оцените MAU/WAU/DAU
    4. Посчитаете эффективность реферальной программы
    5. Посмотрите на то, как пользователи платформы тратят и копят CodeCoins
  6. Только умея LEFT/RIGHT/FULL/SELF/CROSS/INNER JOIN, мы можем получить действительно что-то полезное и осмысленное. Именно эти конструкции вы и освоите в данной главе.
    Для закрепления — домашнее задание.
    После этого вы продолжите анализировать user experience платформы. Например:
    1. Посмотрите, кто не только решает задачи, но и участвует в других активностях
    2. Однозначно скажете – от какой компании сколько пользователей пришло и как они себя вели
    3. Оцените распределение решенных задач и тестов по тегам и категориям
  7. Редко решение задачи можно уложить в один короткий запрос. В этой главе вы научитесь писать сложные вложенные подзапросы и выносить все это аккуратно в CTE. А еще обсудим код-стайл и смежные вопросы.
    Для закрепления — традиционная домашка.
    После этого закрепите все на практике. Например:
    1. Посчитаете RETENTION/CR и подумаем над тем, как удержать пользователей
    2. Углубитесь в то, как пользователи решают задачи и проведете глубокое исследование
    3. Соберете всю статистику о пользователях в одном месте, чтобы показать ее рекрутерам
  8. Разберетесь, в чем мощь window functions, причем здесь вообще окна и как избежать фатальных ошибок при использовании UNBOUNDED FOLLOWING/CURRENT ROW. Также научитесь считать накопительный итог и не только - используя агрегатные функции, как оконные.
    Для отработки — полноценное домашнее задание.
    Затем вы снова вернетесь к работе над аналитикой платформы. Например:
    1. Снова рассмотрите вопрос retention и LTV, но под новым соусом
    2. Оцените динамику активностей, найдете участки спада и роста
    3. Посчитаете текущий баланс накопительным итогом по всем пользователям и найдете аномалии
  9. В этой главе вы сами запроектируете базу для нового проекта, построите ее схему со связями и напишите все DDL-скрипты для создания. А в конце — развернете ее и в облаке, и на локальной машине! А чтобы базу можно было потестить — наполните ее фейковыми данными (так частенько делают в продакшене) с помощью специальных сервисов.
    Будете использовать: draw.io, DBeaver, MySQL + Workbench, сервисы-фейкеры.

  10. В этой главе вы научитесь работать с psycopg2, mysql.connector, узнаете про шаблон проектирования Singleton, научитесь регистрировать собственные типы данных, работать с базой через Python, разберете ошибки типа Authentication plugin ′caching_sha2_password′ cannot be loaded и многое другое.
    Для отработки — полноценное домашнее задание.
    В результате вы получите:
    1. несколько готовых классов для подключения к основным СУБД, которые вы можете использовать потом на работе
    2. написанные Python-скрипты для экспорта-импорта данных из базы
    3. проект по выгрузке данных из базы и дальнейшей обработке в Pandas
  11. В этой главе вы научитесь автоматизировать типовые задачи: например, бэкапы и инсерты. Делать это будем с помощью cron, шедулера и Python-скриптов. На закуску — Airflow.
    На выходе вы будете иметь скрипты и инструкции для автоматизации задач с помощью cron, а также готовый проект с Python-кодом для ежедневного инсерта данных в БД.

  12. SQL тесно связан с аналитикой и датавизом. В этой главе вы будете подключать базу к Power BI и Redash, чтобы строить ad-hoc отчеты и дашборды. Затронем тему подключения по ssh, построения дашбордов и поиска полезных инсайтов.
    В результате этой главы вы решите реальное тестовое задание в крупную Edtech компанию на позицию аналитика.

  13. В конце — небольшая ретроспектива всех ваших наработок, а также наши советы относительно тестовых заданий, best practices и дальнейшего развития. Полезные материалы, ссылки и непрошенные советы — то, что нужно в конце такого обучения.
    Но на самом деле, это не конец, а только начало интересного пути

Подробнее:

Скачать:

 
Сверху