- Регистрация
- 26 Март 2018
- Сообщения
- 84.130
Автор: Основательный подход
Название: Курс по ETL-разработке и оркестрации на Dagster и Apache Nifi, DLT [Инжеренка.Тех] [Д. Володин, Б. Житников, И. Матвеев] [Основательный подход]
Описание:
Научитесь строить
- надежные ETL-пайплайны на базе Dagster и Apache NiFi,
- применяя Software Defined Assets и кастомные IOManager для сбора и записи данных в PostgreSQL.
Вы освоите автоматизацию обработки информации через внешние API и развертывание оркестратора в контейнерах Docker.
Спойлер: Программа
Модуль 1
Dagster
ETL, оркестрация и активы данных
От теории ETL до production-деплоя Dagster: учимся проектировать пайплайны, работать с Software Defined Assets, ресурсами, партициями, расписаниями и интеграцией с dbt.
0 Теория ETL — доступно в бесплатной части
Теоретический фундамент инженерии данных: как сырая информация превращается в бизнес-ценность через ETL-процессы. Разбираем OLTP и OLAP, batch и stream обработку.
Чему вы научитесь:
Погружаемся в экосистему Dagster и переход от выполнения задач к управлению активами данных через Software Defined Assets. Разбираем декларативный подход, ресурсы и проверки качества.
Чему вы научитесь:
Практика работы с Software Defined Assets: пишем первый ассет, настраиваем зависимости, добавляем метаданные и смотрим граф данных в UI.
Чему вы научитесь:
Цель урока: Научиться создавать собственные ресурсы для работы с внешними системами.
Практика на уроке: Создадим подключение к внешнему API.
4 IOManager
Цель урока: Научиться создавать инструменты для сохранения и последующего использования данных из SDA.
Практика на уроке: Создадим IOManager для записи сырых данных в PostgreSQL.
5 Partitions
Цель урока: Научиться разбивать SDA на более мелкие логические и физические части.
Практика на уроке: Разделим данные по дате, напишем методы для ресурса и менеджера.
6 Автоматизация
Цель урока: Научиться создавать правила для автоматического получения и обработки данных.
Практика на уроке: Напишем несколько расписаний и зададим правила для автоматической материализации ассета.
7 Ops, Jobs, Hooks
Цель урока: Научиться управлять задачами, которые не связаны напрямую с данными.
Практика на уроке: Создадим утилитарные задачи для запуска из UI, добавим алертинг и юнит-тесты.
8 Интеграция с dbt
Цель урока: Запустить dbt-проект в Dagster.
Практика на уроке: Познакомимся с подходами к интеграции, добавим расписание и настройку партиционирования.
9 Деплой
Цель урока: Запустить Dagster в Docker.
Практика на уроке: Запустим все, что сделали ранее, отдельно, и подготовим к релизу в production.
Модуль 2 NiFi
Потоки данных и визуальная обработка
Учимся собирать data flow: получать данные из внешних источников, обрабатывать, разделять, маршрутизировать и сохранять их в PostgreSQL.
10 Введение в NiFi
Получите понимание, какие задачи может решать NiFi, а для каких лучше выбрать другой инструмент.
11 Получение и обработка данных
Цель урока: Научиться создавать потоки NiFi, получать данные и выполнять простейшие операции обработки.
Практика на уроке: Создадим подключение к внешнему API.
12 Сохранение данных
Цель урока: Научиться обрабатывать структурированные данные и сохранять их в системы.
Практика на уроке: Создадим поток для записи сырых данных в PostgreSQL.
13 Сложная обработка
Цель урока: Разобраться со сложными механизмами обработки и управления данными.
Практика на уроке: Будем делить данные, управлять обработкой и распределением данных в кластере.
Модуль 3 DLT
Пайплайны, API, файлы и end-to-end проект
Собираем практический стек DLT: ресурсы и источники, REST API, файловые источники, S3, интеграцию с Dagster и финальный пайплайн.
14 Знакомство с DLT и создание первого пайплайна
Стек, который вы освоите на курсе: Dagster, SDA (Software Defined Asset), IOManager, dbt, Docker, PostgreSQL, API Integration, NiFi, DLT
Почему на базе Dagster и NiFi?
Dagster – ключевой инструмент Modern Data Stack. Он дает инженерам гибкость и контроль, недоступные в старых решениях, позволяя строить сложные и надежные пайплайны.
Как проходит обучение?
Наш подход к обучению стирает границы между теорией и практикой, предлагая вам немедленное применение знаний в реальных условиях. Забудьте о скучных видеолекциях и бесконечном запоминании правил.
Вас ждет более 60 задач из разных бизнес-сфер, которые вы возьмете в портфолио
https://inzhenerka.tech/dagster#program
Цена 39000 руб.
Название: Курс по ETL-разработке и оркестрации на Dagster и Apache Nifi, DLT [Инжеренка.Тех] [Д. Володин, Б. Житников, И. Матвеев] [Основательный подход]
Описание:
Научитесь строить
- надежные ETL-пайплайны на базе Dagster и Apache NiFi,
- применяя Software Defined Assets и кастомные IOManager для сбора и записи данных в PostgreSQL.
Вы освоите автоматизацию обработки информации через внешние API и развертывание оркестратора в контейнерах Docker.
Спойлер: Программа
Модуль 1
Dagster
ETL, оркестрация и активы данных
От теории ETL до production-деплоя Dagster: учимся проектировать пайплайны, работать с Software Defined Assets, ресурсами, партициями, расписаниями и интеграцией с dbt.
0 Теория ETL — доступно в бесплатной части
Теоретический фундамент инженерии данных: как сырая информация превращается в бизнес-ценность через ETL-процессы. Разбираем OLTP и OLAP, batch и stream обработку.
Чему вы научитесь:
- Выбирать ETL, ELT или EtLT под требования бизнеса к скорости и качеству данных.
- Извлекать и нормализовать данные на Python.
- Готовить первый пайплайн к загрузке в аналитическое хранилище.
Погружаемся в экосистему Dagster и переход от выполнения задач к управлению активами данных через Software Defined Assets. Разбираем декларативный подход, ресурсы и проверки качества.
Чему вы научитесь:
- Проектировать устойчивые пайплайны данных.
- Разделять бизнес-логику и инфраструктуру через IOManagers и Resources.
- Запускать локальный проект Dagster и настраивать Asset Checks.
Практика работы с Software Defined Assets: пишем первый ассет, настраиваем зависимости, добавляем метаданные и смотрим граф данных в UI.
Чему вы научитесь:
- Проектировать связанные цепочки ассетов.
- Управлять контекстом выполнения и логированием.
- Внедрять Asset Checks, которые блокируют обработку данных при ошибках.
Цель урока: Научиться создавать собственные ресурсы для работы с внешними системами.
Практика на уроке: Создадим подключение к внешнему API.
4 IOManager
Цель урока: Научиться создавать инструменты для сохранения и последующего использования данных из SDA.
Практика на уроке: Создадим IOManager для записи сырых данных в PostgreSQL.
5 Partitions
Цель урока: Научиться разбивать SDA на более мелкие логические и физические части.
Практика на уроке: Разделим данные по дате, напишем методы для ресурса и менеджера.
6 Автоматизация
Цель урока: Научиться создавать правила для автоматического получения и обработки данных.
Практика на уроке: Напишем несколько расписаний и зададим правила для автоматической материализации ассета.
7 Ops, Jobs, Hooks
Цель урока: Научиться управлять задачами, которые не связаны напрямую с данными.
Практика на уроке: Создадим утилитарные задачи для запуска из UI, добавим алертинг и юнит-тесты.
8 Интеграция с dbt
Цель урока: Запустить dbt-проект в Dagster.
Практика на уроке: Познакомимся с подходами к интеграции, добавим расписание и настройку партиционирования.
9 Деплой
Цель урока: Запустить Dagster в Docker.
Практика на уроке: Запустим все, что сделали ранее, отдельно, и подготовим к релизу в production.
Модуль 2 NiFi
Потоки данных и визуальная обработка
Учимся собирать data flow: получать данные из внешних источников, обрабатывать, разделять, маршрутизировать и сохранять их в PostgreSQL.
10 Введение в NiFi
Получите понимание, какие задачи может решать NiFi, а для каких лучше выбрать другой инструмент.
11 Получение и обработка данных
Цель урока: Научиться создавать потоки NiFi, получать данные и выполнять простейшие операции обработки.
Практика на уроке: Создадим подключение к внешнему API.
12 Сохранение данных
Цель урока: Научиться обрабатывать структурированные данные и сохранять их в системы.
Практика на уроке: Создадим поток для записи сырых данных в PostgreSQL.
13 Сложная обработка
Цель урока: Разобраться со сложными механизмами обработки и управления данными.
Практика на уроке: Будем делить данные, управлять обработкой и распределением данных в кластере.
Модуль 3 DLT
Пайплайны, API, файлы и end-to-end проект
Собираем практический стек DLT: ресурсы и источники, REST API, файловые источники, S3, интеграцию с Dagster и финальный пайплайн.
14 Знакомство с DLT и создание первого пайплайна
- Установка DLT и настройка рабочего окружения.
- Работа с демонстрационными данными о шахматных партиях.
- Загрузка данных в DuckDB и анализ через SQL-клиент.
- Понятия @dlt.resource и @dlt.source, их назначение и различия.
- Создание ресурсов для работы с CSV-файлами.
- Подключение к ClickHouse как источнику данных.
- Подключение к GitHub API для получения issues и данных о контрибьюторах.
- Использование встроенного источника rest_api_source.
- Настройка пагинации для обработки больших объемов данных.
- Работа с локальными и облачными файлами.
- Обработка Parquet-файлов на примере данных о поездках самокатов.
- Подключение и загрузка данных из Amazon S3.
- Анализ загруженных данных: подсчет записей в таблице events.
- Создание проекта Dagster с помощью scaffold.
- Работа с @dlt_assets для управления активами данных.
- Кастомизация пайплайнов через DagsterDltTranslator.
- Безопасное хранение токенов и конфигурации через .env файлы.
- Создание единого пайплайна с интеграцией API, ClickHouse и файловых источников.
- Настройка ассетов и мониторинг через интерфейс Dagster.
- Валидация результатов: консолидация всех данных в едином хранилище.
Стек, который вы освоите на курсе: Dagster, SDA (Software Defined Asset), IOManager, dbt, Docker, PostgreSQL, API Integration, NiFi, DLT
Почему на базе Dagster и NiFi?
Dagster – ключевой инструмент Modern Data Stack. Он дает инженерам гибкость и контроль, недоступные в старых решениях, позволяя строить сложные и надежные пайплайны.
Как проходит обучение?
Наш подход к обучению стирает границы между теорией и практикой, предлагая вам немедленное применение знаний в реальных условиях. Забудьте о скучных видеолекциях и бесконечном запоминании правил.
Вас ждет более 60 задач из разных бизнес-сфер, которые вы возьмете в портфолио
https://inzhenerka.tech/dagster#program
Цена 39000 руб.
Скрытый контент для пользователей All-dar.