Мы в HFLabs решили, что будем делать курс по Data Quality.  После такого курса человек будет знать, как делать правильно. Что конкретно делать с DQ в компании.

В новый курс мы вложим все, что узнали о качестве данных с 2005 года. Это будет полноценное обучение, с несколькими преподавателями и продолжительностью в несколько месяцев.

Уже готов первый черновик концепции
1. Зачем нужно думать о качестве данных.
2. Анализ бизнес-процессов: как выявить проблемы.
3. Метрики качества. Что, где и когда нужно измерить.
4. Интеграции. Анализ систем-источников и систем-приемников.
5. Инструменты управления качеством данных.
6. Проектирование интеграций без потери качества.

Ориентируемся на несколько аудиторий

Из нашего курса аналитики узнают, как анализировать данные, выявлять аномалии, находить скрытые инсайты. Архитекторы — как проектировать и интегрировать системы, чтобы бизнес получал максимум от IT. Разработчики интеграций — как сделать интеграцию и ничего не упустить. Специалисты по хранилищам данных — какие данные собирать и какие строить метрики, чтобы обеспечить качество данных.

Что вы бы хотели видеть на курсе о DQ?

Пока мы раздумываем, какую информацию еще включить в курс, как его организовать. Вы очень поможете нам, ответив на несколько вопросов в гуглоформе https://forms.gle/6DSqfQHnhYd1KPxN9

Собираюсь пройти обучение в GeekBrains, у кого-то есть отзыв о них? Стоит ли оплачивать 90000р. Результат реальный есть у кого-нибудь.  Не купленный отзыв, а реальный!!!

Мы в HFLabs решили, что будем делать курс по Data Quality.  После такого курса человек будет знать, как делать правильно. Что конкретно делать с DQ в компании.

В новый курс мы вложим все, что узнали о качестве данных с 2005 года. Это будет полноценное обучение, с несколькими преподавателями и продолжительностью в несколько месяцев.

Уже готов первый черновик концепции
1. Зачем нужно думать о качестве данных.
2. Анализ бизнес-процессов: как выявить проблемы.
3. Метрики качества. Что, где и когда нужно измерить.
4. Интеграции. Анализ систем-источников и систем-приемников.
5. Инструменты управления качеством данных.
6. Проектирование интеграций без потери качества.

Ориентируемся на несколько аудиторий

Из нашего курса аналитики узнают, как анализировать данные, выявлять аномалии, находить скрытые инсайты. Архитекторы — как проектировать и интегрировать системы, чтобы бизнес получал максимум от IT. Разработчики интеграций — как сделать интеграцию и ничего не упустить. Специалисты по хранилищам данных — какие данные собирать и какие строить метрики, чтобы обеспечить качество данных.

Что вы бы хотели видеть на курсе о DQ?

Пока мы раздумываем, какую информацию еще включить в курс, как его организовать. Вы очень поможете нам, ответив на несколько вопросов в гуглоформе https://forms.gle/6DSqfQHnhYd1KPxN9

А доступа к гугл форме нет почему-то

А доступа к гугл форме нет почему-то

это дорого стоит, чтоб ревью делал человек с таким опытом!

может с работы доступ закрыт? Опрос все еще открыт

Все зависит от преподавателя. Ну и даже препод - одни нравится, другому может показаться медленно, а третьему - он может только методички читать и даже не смотреть лекции. Я например всегда студентам даю полный фидбек по домашке, с некоторыми даже иногда созваниваемся отдельно, кто хочет например больше что-то узнать или получить доп задание. У меня лично цель - подготовить специалиста, которого мог бы потом взять к себе в команду) Ну или не стыдно потом, чтобы от коллег выслушивать, что чему ты их там научил на ваших курсах😀 А так, например, кто выпустился, потом писали, что устроились в Яндекс, другие крупные проекты. А еще есть у нас внутренние проекты и можно после пройденного курса (и даже в процессе прохождения) присоединиться к команде и тестить коммерческий проект)

Это вот сейчас что было?

А, вы тренер с gb?

Тогда всё ок :)

#geekbrains закончил в конце 17 года, так что может быть не совсем актуальная информация, ибо менялось что то там в программе. в целом - по сути, тогда дали самую самую вот базу, потыкать в mvc , wpf и т.д. для уверенного джуна - информации было маловато. + не знаю как сейчас, но тогда курс "профессия с#" представлял собой набор отдельных курсов разной сложности и т.д.
+ gb как мне показалось, (возможно я не прав) , не особо заинтереснованы в том , чтобы люди проходили все курсы. после оплаты - интерес менеджера как то пропал. имею ввиду, что допустим никто не писал что то вроде "вы закончили такой то курс, следующий нужно проходить вот этот, такие то даты".

Все зависит от преподавателя. Ну и даже препод - одни нравится, другому может показаться медленно, а третьему - он может только методички читать и даже не смотреть лекции. Я например всегда студентам даю полный фидбек по домашке, с некоторыми даже иногда созваниваемся отдельно, кто хочет например больше что-то узнать или получить доп задание. У меня лично цель - подготовить специалиста, которого мог бы потом взять к себе в команду) Ну или не стыдно потом, чтобы от коллег выслушивать, что чему ты их там научил на ваших курсах😀 А так, например, кто выпустился, потом писали, что устроились в Яндекс, другие крупные проекты. А еще есть у нас внутренние проекты и можно после пройденного курса (и даже в процессе прохождения) присоединиться к команде и тестить коммерческий проект)

по сложности, как я понял, нужно просто запомнить, где какая. по-другому я не знаю, как ее определять ) разве что самому графики строить по скорости выполнения, что ли, и анализировать их. у меня эта тема тоже пробельная