Яндекс Практикум предлагает пройти курс «Системный аналитик». Онлайн-обучение по системному анализу с нуля.

Практический курс по ключевым операциям с БД: поиск, сортировка, модификация данных, работа с таблицами, агрегатные функции и транзакции.

• Понятие реляционной БД. Нормализация.
• Создание Запроса, упорядочение результатов запроса, удаление лишних результатов.
• Запросы с условием. Использование реляционных и булевых операторов.
• Использование специальных операторов.
• Агрегатные функции.
• Формирование вывода запроса.
• Как обрабатываются SQL-запросы
• Объединение таблиц, использование различных условий.
• Подзапросы.
• Оператор exists.
• Оконные функции
• Использование Union.
• Использование Join.
• Модификация таблиц: вставка, изменение, удаление строк. Использование условий.
• Понятие транзакции. COMMIT и ROLLBACK
• Создание представлений. Виды ограничений.
• Основы DDL и типы данных SQL. Создание таблиц. Виды ограничений. Ссылочная целостность и выражение REFERENCES
• Удаление таблиц.

• Получите востребованную специальность
• Работайте удаленно из любой точки мира
• Зарабатывайте от 130 000 ₽
• Специализируйтесь в маркетинге или продукте продвинутого уровня
• Получите доступ ко всем льготам для айтишников

• Освойте Apache Superset — мощный инструмент для визуализации и анализа данных.
• Что такое BI, роль Apache Superset в экосистеме (сравнение с Power BI, Tableau, Grafana).
• Архитектура Superset (метаданные, кеширование, движки запросов).
• Когда Superset не подходит (границы применимости).
• Кейсы из практики: Как компании уже используют Superset.
• Практика:
• Установка Superset (локально + Docker).
• Первый взгляд на интерфейс: навигация, роли, каталог дашбордов.
• Разбор демо-дашборда (что внутри: слои, фильтры, связи).
• Источники данных: базы SQL (PostgreSQL, MySQL), CSV, Google Sheets, API.
• ETL vs ELT: как Superset работает с данными.
• Практики оптимизации запросов (SQL-запросы, индексы, семплирование).
• Практика:
• Подключаем 3 разных источника: БД (например, PostgreSQL), CSV, API (например, тестовый JSON).
• Объединение данных (JOIN в Superset).
• Настройка расписания обновлений (инкрементальная загрузка).
• Очистка данных средствами Superset (регулярные выражения, замена NULL).
• Лучшие практики визуализации.
• Виды графиков в Superset и их применимость (bar, line, heatmap, treemap и др.).
• Вычисления на лету: метрики, KPI, агрегаты (SUM, AVG, Percentile).
• Практика:
• Построение разных графиков на тестовом датасете.
• Добавление вычисляемых полей.
• Фильтры: базовая настройка (по дате, категории, тексту).
• UX/UI для дашбордов (расположение виджетов, единый стиль).
• Публикация, шаринг, контроль версий дашбордов.
• Роли в Superset (Admin, Analyst, Viewer): как разграничить доступ.
• Практика:
• Собираем готовый дашборд из ранее созданных графиков.
• Drill-down (детализация).
• Групповая работа: 2–3 человека создают общий дашборд удалённо.
• Как связать с Airflow (автоматизация ETL).
• Как гонять данные из Superset в Excel/Power BI (экспорт API).
• Краткий обзор связки с Apache NiFi / Kafka (стриминг данных).
• Учимся смотреть SQL-запросы, которые генерит Superset.
• Как ускорить рендеринг (кеширование, материальные представления).
• Это не просто практика, а СИМУЛЯЦИЯ РЕАЛЬНОГО ПРОЕКТА:
• Выдаём кейс: "Анализ эффективности розничной сети" (готовый датасет).
• Задача студентов: за 4 часа сделать:
• Подключить 2–3 источника.
• Построить 4–5 разных визуализаций.
• Собрать интерактивный дашборд.
• Настроить фильтры и экспорт.
• Защита проектов (5 минут каждый студент объясняет логику).

Научитесь создавать бизнес-модели и аналитические панели с помощью отечественной платформы Планета.

Во время обучения вы изучите примеры работы с модулями Планета. Сервер, Планета. Интеграция и Планета. Аналитика, а также рассмотрите процессы моделирования и построения In-Memory OLAP.

• Разбор панели
• Время, версии
• Показатели
• Элементы
• Альтернативная иерархия
• Загрузка справочника и создание проекта
• Добавление соединения
• Преобразования
• Формирование загрузки
• Статьи затрат

Самостоятельная работа №1. Подготовка к работе и создание измеренийСоздание кубов

• Соединения
• Структура куба
• Загрузка куба
• Преобразования и переменные
• Разбор режимов
• Fieldtransform
• Преобразования и объединения
• Выгрузка

Самостоятельная работа №2. Создание кубовНаписание правил

• Перенос данных из кубов
• Перенос данных_Planeta.Data

Самостоятельная работа №3. Создание правил

Самостоятельная работа №4. Упражнения для самопроверки

Самостоятельная работа №5:

1. Придумайте альтернативные иерархии для продуктовой корзины (минимум три)
2. Опишите файл-источник (как для номенклатуры)
3. Сделайте в интеграции процесс по загрузке этого справочникаМеню "Общее"

• Аналитический конструктор
• Создание новой панели
• Аналитическая панель
• Редактор параметров
• Столбчатая диаграмма

Самостоятельная работа №6 Создайте Куб «Олимпийские игры»Создание панели

• Линейная диаграмма
• Круговая диаграммаПараметры панели
• Круговая диаграмма
• Виджеты
• Виджеты и карточки
• Элементы управленияПараметры панели
• Календарь
• ПереходыИсточники данных
• Построение виджетов
• Элементы управления
• Применение правил
• Круговая диаграмма

Самостоятельная работа №7. Зачет по разделам 4-8Самостоятельная работа:

• Подготовка к работе и создание измерений
• Создание кубов
• Создание правил
• Упражнения для самопроверки
• Создание измерений, кубов и правил согласно техническому заданию
• Проектирование, реализация и автоматизация загрузки справочника для продуктовой корзины.
• Самостоятельная проектирование и реализация аналитической панели по теме «Олимпийские игры»Упражнения для самопроверки

Научитесь создавать бизнес-модели и аналитические панели с помощью отечественной платформы Планета.

Во время обучения будут рассмотрены примеры работы с модулями Планета. Сервер, Планета. Интеграция и Планета. Аналитика. Подробно разобраны процессы моделирования и построения In-Memory OLAP.

• Разбор панели
• Время, версии
• Показатели
• Элементы
• Альтернативная иерархия
• Загрузка справочника и создание проекта
• Добавление соединения
• Преобразования
• Формирование загрузки
• Статьи затратСоздание кубов
• Соединения
• Структура куба
• Загрузка куба
• Преобразования и переменные
• Разбор режимов
• Fieldtransform
• Преобразования и объединения
• ВыгрузкаНаписание правил
• Перенос данных из кубов
• Перенос данных_Planeta.DataМеню "Общее"
• Аналитический конструктор
• Создание новой панели
• Аналитическая панель
• Редактор параметров
• Столбчатая диаграммаСоздание панели
• Линейная диаграмма
• Круговая диаграммаПараметры панели
• Круговая диаграмма
• Виджеты
• Виджеты и карточки
• Элементы управленияПараметры панели
• Календарь
• ПереходыИсточники данных
• Построение виджетов
• Элементы управления
• Применение правил
• Круговая диаграммаПодготовка к работе и создание измерений
• Создание кубов
• Создание правил
• Упражнения для самопроверки
• Создание измерений, кубов и правил согласно техническому заданию
• Проектирование, реализация и автоматизация загрузки справочника для продуктовой корзины.
• Самостоятельная проектирование и реализация аналитической панели по теме «Олимпийские игры»

Практический онлайн курс для новичков по SQL и PostgreSQL

Изучаем работу с базами данных (БД) с СУБД PostgreSQL и языком запросов SQL: теория и практика с разборами практических заданий. Все знания, полученные в курсе, легко применимы и к другим СУБД - MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle.

Учите SQL быстро и эффективно!