Для кого этот курс? Аналитики и дата-инженеры, которые работают с данными Менеджеры данных и специалисты по Data Governance Руководители и специалисты по цифровой трансформации Необходимые знания Понимание работы с данными – опыт работы с таблицами, SQL, Excel или BI-инструментами Базовые знания SQL – умение писать простые запросы (SELECT, JOIN, WHERE) Знание Python для аналитики данных Общий опыт работы с корпоративными данными – понимание, как хранятся и обрабатываются данные в компаниях После обучения вы сможете: Внедрять процессы Data Quality и Data Governance в компании; Автоматизировать контроль качества данных с помощью современных инструментов Работать с метаданными, Data Catalog и управлять бизнес-терминами Настраивать и оптимизировать проверки качества данных (DQ Checks) Выстраивать взаимодействие между бизнесом, IT и аналитиками для управления данными Дополнительно на курсе вы: Будете работать над проектами, которые можно адаптировать под свою текущую работу, создавая решения для реальных задач Изучите современные инструменты и актуальные решения и сможете использовать их в реальных проектах Инструменты, которые вы освоите: Soda – инструмент для автоматизации контроля качества данных. Он позволяет настроить проверки качества данных, отслеживать ошибки и генерировать отчёты для принятия решений OpenMetadata – платформа для управления метаданными, которая позволяет строить Data Catalog, отслеживать lineage данных и организовывать процессы Data Governance Airflow – инструмент для автоматизации рабочих процессов и ETL-пайплайнов. Он помогает создавать, планировать и отслеживать задачи в рамках данных процессов, обеспечивая прозрачность и контроль
