Скоро появится несколько активностей в моем образовательном направлении

1. 8 июня начинает обучение группа на курсе по созданию и автоматизации витрин данных. SQL, Airflow, GitHub, Python, ETL, Cloud Functions - все это разбираем на обучении и на практике создаем data marts для отчетов.
➡️Запись на сайте

2. В июне по плану запустить сообщество учеников. Это место для тех, кто прошел обучение и хочет двигаться дальше: развиваться и иметь доступ к учебным материалам, искать проекты, новую работу, знакомства и полезные контакты в сфере data и IT. Вступить сможет каждый ученик по своему желанию абсолютно бесплатно.

3. Работаю над новым учебным материалом с практикой в востребованных инструментах аналитики-инженерии данных, пока озвучивать не буду, оставлю интригу 😁
Возможно будет бесплатно или за чисто символическую плату с огромной пользой внутри 🤫


Кто я | Навигация | Обучение

ИИ забирает рутинные задачи аналитиков (и работу)

Требования к аналитикам сильно растут. То что казалось раньше нормой для middle сейчас становится требованием для junior.

Недавно общался со знакомым, он работает Data архитектором: проектирует платформы данных и DWH в разных компаниях, в его командах работают аналитики и инженеры данных, которых он собесит. Он очень хорошо знает рынок и также сказал, что сейчас компании ценят сильных универсалов, способных заменить целую команду «простых аналитиков», которые знают только пару инструментов и не способных погрузиться в технику глубоко.

Поменялись требования к специалистам.
Теперь ценятся те, кто:
📍видит весь процесс работы с данными от начала до конца
📍умеет не просто анализировать, а выстраивать инженерные процессы и self-service аналитику
📍использует ИИ как мощного ассистента чтобы ускорять свою работу
📍берёт комплексную задачу и доводит её до финального результата

Именно такие кандидаты получают привлекательные офферы выше рынка. Почему? Да потому что они одни закрывают сразу 2 роли: аналитика и инженера

Требования в таких вакансиях выглядят так:
🔶 получать и преобразовать сырые данных из разных источников (базы данных, API, вебхуки)
🔶 навык трансформация данных, оценка качества на SQL или Python
🔶 опыт реализации инкрементальной загрузки данных
🔶 опыт проектирования и реализации витрин данных (data mart)
🔶 опыт описания моделей данных и формирования документации, общение с заказчиками
🔶 опыт реализации ETL/ELT процессов, оркестрации. Владение Apache Airflow или аналогами
🔶 навык расчета бизнес-метрик, подготовка данных для анализа
🔶 анализ данных и разработка аналитических отчетов, дашбордов

Все это мы изучаем в практическом формате на моем курсе «Продвинутый SQL и автоматизация витрин данных»

После курса будут не просто знания, а закрепленные на практике навыки реализации реальных задач от начала до конечного результата

Именно для этого есть
🧑‍💻 подготовленная инфраструктура с PostgreSQL, Airflow, GitHub, Cloud Functions

1️⃣0️⃣ практических задач на разработку и автоматизацию обновления витрин данных

🤝 помощь и обратная связь от меня на протяжении обучения

Помимо этого:
➕сертификат об обучении (образовательная лицензия)
➕ возможность оформить налоговый вычет 13%
➕доступ в закрытое сообщество учеников с дальнейшим развитием и нетворком

❗️Старт уже завтра (8 июня)

Запись в группу на сайте