Курс подходит
- Новичкам, которые хотят научиться писать и понимать код
- Специалистам, которым нужна системная практика
- Самоучкам, желающим собрать проект для портфолио
Программирование
Онлайн-курс «DuckDB для локальной аналитики»
Анализировать большие CSV, Parquet и JSON-файлы через SQL без отдельного сервера. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: локальный аналитический проект с импортом, запросами, профилированием и воспроизводимым отчётом.
12 модулейот основ до проекта
33–45 часовв удобном темпе
Автопроверкаобратная связь сразу
Сертификатс проверкой подлинности
О программе
Кому подойдёт курс и чему вы научитесь
Практические навыки
- Разбирать «Архитектура DuckDB» на практическом примере
- Проектировать «Подключение и CLI» на практическом примере
- Применять «CSV и JSON» на практическом примере
- Проверять «Parquet» на практическом примере
- Сравнивать решения для «SQL-запросы» на практическом примере
- Объяснять результат по теме «Joins и агрегаты» на практическом примере
Программа обученияМодуль 1 · Основа Модуль 2 · Основа Модуль 3 · Основа Модуль 4 · Сборка Модуль 5 · Сборка Модуль 6 · Сборка Модуль 7 · Сборка Модуль 8 · Сборка Модуль 9 · Проверка и усиление Модуль 10 · Проверка и усиление Модуль 11 · Проверка и усиление Модуль 12 · Защита
Что вы изучите и создадите
Каждый модуль объясняет отдельную тему простыми словами и закрепляет её практикой.
Архитектура DuckDB
«Архитектура DuckDB» простыми словами — это умение выделить сущности, границы и связи, затем проверить схему на основном и аварийном сценариях. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Подключение и CLI
«Подключение и CLI» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
CSV и JSON
«CSV и JSON» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Parquet
«Parquet» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
SQL-запросы
«SQL-запросы» простыми словами — это умение определить единицу наблюдения и качество исходных данных, выполнить расчёт и проверить вывод независимым способом.
Joins и агрегаты
«Joins и агрегаты» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Оконные функции
«Оконные функции» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Работа из Python
«Работа из Python» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Оптимизация
«Оптимизация» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Экспорт результатов
«Экспорт результатов» простыми словами — это умение определить контракт, реализовать минимальное решение и доказать корректность на новых входных данных. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Тестирование данных
«Тестирование данных» простыми словами — это умение задать наблюдаемое поведение, подготовить репрезентативные случаи и сравнить ожидаемый результат с фактическим.
Итоговый анализ
«Итоговый анализ» простыми словами — это умение собрать фактические данные, отделить симптом от причины и оформить приоритетные выводы. Мы берём входные данные, применяем к ним понятные правила и получаем результат, который можно проверить.
Результат
локальный аналитический проект с импортом, запросами, профилированием и воспроизводимым отчётом
По ходу курса ученик выполняет практические задания, проверяет себя и постепенно готовит итоговую работу.
Что нужно знать до начала
Курс не вводный: нужно уверенно читать код, запускать проект, пользоваться Git и самостоятельно исправлять простые ошибки. Желательно заранее завершить небольшой проект на основном языке курса.
Инструменты курса
DuckDB, SQL, Python, Parquet, Jupyter
Формат
Теория простыми словами, разобранный пример, практика, автопроверка и итоговый проект
Можно начать сразу
Начать обучение →Перейдите от программы к практике
Доступ ко всем модулям, автопроверке и сертификату — 17 900 ₽.
Ответы на вопросы
Подойдёт ли курс новичку?
Это не вводный курс. Перед началом желательно: Курс не вводный: нужно уверенно читать код, запускать проект, пользоваться Git и самостоятельно исправлять простые ошибки. Желательно заранее завершить небольшой проект на основном языке курса..
Как проверяются задания?
Система проверяет текст ответа по критериям урока и короткий тест. Код, сайт или другой результат ученик прикладывает как доказательство: система оценивает объяснение, но не запускает проект автоматически.
Когда я получу сертификат?
Именной сертификат освоения основной части программы автоматически выпускается после зачёта 80% модулей. В нём указано, сколько модулей пройдено; обучение можно продолжить до 100%.