Data Learn - это открытый ресурс, главная задача которого - научить вас.

Так как мы не коммерческая организация, мы очень хотим, чтобы наше время, затраченное на создание материалов, помогло вам. И у нас реальные учителя, которые работали в крупнейших компаниях в разных странах и городах и хотят помочь другим стать чуточку успешней ;)

Пожалуйста, дочитайте страницу до конца, и вы найдете всю необходимую информацию.

Примечание: Обязательно внимательно все прочитайте. Ссылка на начала курса Введение в Аналитику и Инжиниринг данных будет в самом низу.

Специально, чтобы ответить на этот вопрос и рассказать историю создания Data Learn, мы записали подкаст - Откуда взялся Data Learn и почему он бесплатный?.

Также я записал еще два важных подкаста, которые помогут вам узнать и понять лучше, как работает рынок и чего ожидать, лучше спланировать свои цели:

• Карьерный рост и отношения с работодателем.
• Сколько нужно зарабатывать денег для комфортной жизни?

Ведь Data Learn это не просто про данные, это про развитие личности и реализацию своих амбиций через профессии работы с данными. не забываем основу основ - Fake It Till You Make It и Think Big

🕹 Getting Started with Analytics (Data) Engineering - курс про мою работу инженером данных и мой 10+ летний опыт создания аналитических решений в России, Европе, Канаде и США. Если бы я брал на работу инженера данных или BI инженера, я бы хотел, чтобы он обладал знаниями и компетенциями, которые мы затронем в курсе. Курс включает в себя базовые вещи, такие как Business Intelligence инструменты, базы данных, ETL инструменты, облачные вычисления и многое другое. Даже если у вас нет опыта с данными, то это вам не помешает. Первые несколько модулей будут посвящены основам аналитики и классическим задачам: Business Intelligence (отчетность, визуализация, хранилище данных, SQL, Excel, интеграция данных). Этого будет достаточно для профессии BI разработчик, Аналитик и тп. Начиная с 5-6 модуля мы начнем углубляться непосредственно в работу Инженера Данных, опираясь на знания, полученные на начальных этапах.

🕹 Getting Started with Machine Learning and Data Science (ML-101) - курс от Анастасии Риццо о теории Машинного Обучения и Data Science, с понятной теорией и практическими кейсами из реальной жизни. Курс включает в себя 3 модуля: Первый модуль про теорию машинного Обучения и ДС; Второй модуль посвящен Регрессии (теория и практика); Третий модуль про Классификацию (тоже теория и 2 практических кейса). Курс позволяет вам примерить профессию Data Scientist на себя и особенно подойдет тем, кому страшно, но очень интересно начать изучать данную тематику.

🕹 SQL for beginners (SQL-101) - курс от Анатолия Балакирева о работе с базами данных с применением Языка Структурированных Запросов SQL(Structured Query Language). Курс состоит из 3️⃣ модулей (уровней)📚, каждый модуль состоит из 🔟 видеоуроков📽.

💫Курс рассчитан на тех, кто ранее никогда 👩‍💻не работал с базами данных🧑‍💻.

💫От простого к сложному🚀

💫Домашних заданий не предусмотрено, поскольку все примеры задач разбираются на уроке, и все необходимые файлы будут прикрепляться к каждому уроку.📎

Примечание: Курс по SQL будет идеальным дополнением модуля 2 курса по Инжинирингу и Аналитики.

Также мне хотелось бы выделить еще один элемент - Аналитическое Комьюнити для Женщин. Я вижу большой спрос на такого рода сообщества на западе, и я подумал, что было бы классно иметь такое в русскоязычном сообществе для того, чтобы прекрасная половина могла изучать аналитику и технологии в своей комфортной зоне и со своей скоростью. Я бы хотел, чтобы нашлись заинтересованные девушки, кто будет развивать это направление, а я бы помогал с контентом (на данном этапе в этом направлении пока ничего не делается).

Также у нас есть отличная возможность проводить вебинары и приглашать спикеров со всего мира. Возможно, получится даже привлечь компании, которые будут заинтересованы в специалистах. Да и само сообщество должно помочь в поиске работы и сотрудников.

Сложно осуществить всё задуманное в одиночку, будьте проактивными и помогайте!

Регистрируйтесь на курсы Data Learn

1. Вы регистрируетесь на сайте Data Learn и опционально заполняете наш опросник (нам же интересно откуды вы и какие у вас цели).
2. Вы попадаете в телеграмм канал Data Learn, в котором есть удобная навигация по модулям (пока что по Инжинирингу Данных и BI). Вам там ответят на любой вопрос!
3. Раньше у нас был slack, и он даже еще есть, но талеграмм чат оказался удобней для всех!
4. Пройдите опрос, если еще не прошли! Так мы узнаем о вас еще больше!

Вы можете ознакомится с вводными видео лекциями. Это самые первые видео Data Learn:

1. Вводная информация Data Learn v2 (Если вдруг хотите посмотреть v1 и посмеяться, то вот oна).
2. Что будет на курсах Data Learn. (это тоже старое видео, но вдруг вам интерсно).

А потом переходите в наш учебник DE-101. В нем вы найдете необходимую информацию и ссылки на главы учебника.

Когда вы начнете проходить курс, возможно вы захотите поддержать data learn, вы можете это сделать с помощью:

• Patreon
• Paypal

Всем спасибо и до встречи на курсе и в нашем сообществе Data Learn в Slack/Telegram.