Data QA & Advanced SQL. Тариф Самостоятельный [Наталья Яхина]
Ссылка на картинку
Курс имеет свой главный фокус на развитии практических навыков, необходимых для работы на позициях не ниже Middle.
При этом вся необходимая теория предоставляется на академическом уровне и в удобном для понимания формате.
А также курс дает полный обзор всех современных инструментов, используемых лидерами рынка аналитики данных.
Курс для тебя, если ты:
Тестировщик ПО/QA инженер любого уровня начинающий / опытный
Аналитик / разработчик / менеджер – тебе важно улучшить свои навыки работы с данными
Программа:
МОДУЛЬ 0 – ПРЕДОБУЧЕНИЕ
Важность развития hard skills для любой профессии в ИТ: от тестировщика до менеджера
Кто такой Data QA, как им стать и для кого подойдет эта профессия
Отличие Data QA от других ролей в проектах по работе с данными
Инструкция по прохождению курса: как получить максимум от обучения
Стартовая сессия с Натальей [LIVE]
Мастер-класс «Как учиться, работать и жить, не выгорая» от приглашенного эксперта по нейроинтеграции
МОДУЛЬ 1 – SQL
Теория баз данных: основы, нормальные формы, транзакции, параллелизм
Архитектура: модели, схемы данных, индексы, структуры хранения
Диаграммы сущность-связь (ER)
Основы SQL: SELECT, JOIN
Основы SQL: функции агрегации
Основы SQL: подзапросы, табличные выражения
SQL Advanced level: оконные функции
SQL Advanced level: фреймы оконных функций
SQL Advanced level: индексы, оптимизация запросов
SQL Advanced level: витрины данных
SQL Advanced level: работа с условными операторами
Хранилища данных (Data Warehouses)
ETL & ELT Системы
МОДУЛЬ 2 – Data QA
Метрики качества данных, Причины низкого качества данных
Очищение, Подготовка тестовых данных
Методы Data Profiling для выявления проблем с данными
Использование операций над множествами для тестирования
Валидация схем, Бизнес-правил
Метаданные
Использование служебных таблиц
Проверка корректности архитектуры хранилища / БД, связей
Тестирование колонок содержащих сложные типы данных (например, json с большим уровнем вложенности)
Основные инструменты, используемые на Data проектах
Автоматический запуск тестов, написанных на SQL и анализ результатов
Поиск первопричин для багов, или как проводить root-cause analysis в дата проекте
Правильный баг-репортинг
Типичные баги в данных – чек-лист
Документация: тест план по тестированию БД, тестовая стратегия для миграции данных, тестовое покрытие – учимся считать, метрики и отчеты по тестированию
Типичные вопросы на интервью касательно работы с данными и их тестирования
Как успешно пройти интервью
Тариф Самостоятельный:
27 уроков программы по SQL и по Data QA
практические задания
разборы вопрос-ответ
бонусный мастер-класс «Как учиться, работать и жить, не выгорая»