Я записав та виклав у вільний доступ курс SQL-практикум українською для дата-аналітиків. Дивіться, вчіться, тренуйтесь та пишіть у коментарях під відео, якщо щось не зрозуміло, – обов’язково всім відповім!
Як я дійшов до того, щоб витратити 100 годин свого часу на запис некомерційного курсу?
Насправді, дуже просто.
По-перше, я сам свого часу зіткнувся з відсутністю навчальних матеріалів українською мовою. Дякуючи YouTube, DataCamp, Coursera, серії книжок O'Reilly та іншому, майже все необхідне можна було знайти англійською.
Проте складна професійна література іноземною мовою може стати бар’єром при перших кроках у навчанні. Зрозуміло, що англійська – маст хев для дата-аналітика, як і в принципі для будь-якої професії в IT. Але я так само впевнений, що її можна й треба підтягнути у процесі опанування інших скілів.
По-друге, це мій маленький внесок у розвиток українського YouTube. В Україні є круті спеціалісти, здатні знімати корисний контент. Тож своїм досвідом я хотів би надихнути якомога більшу кількість активних айтівців створювати навчальний контент українською.
По-третє... Вибачте, але мені завжди подобалося викладати:)
Чому саме SQL?
- Бо це найбільш затребуваний інструмент, який повсякчас зустрічається у вакансіях дата-аналітиків.
- Більшість наявних курсів із SQL орієнтовані на вивчення теорії. Це не погано, але... часто відірвано від реальності. На мою думку, новачкам у дата-аналітиці потрібно отримати знання для розроблення кількох власних Pet-проєктів, навчитися самостійно формувати запитання до даних, оцінювати якість даних і можливість зробити коректні висновки, порівняти різні підходи до аналізу інформації.
- SQL – це інструмент, який можна опанувати протягом короткого проміжку часу, якщо мати структуру навчання і вчасно підкріпляти вивчений матеріал практикою.
Чого очікувати від практикуму?
Курс складається із 22 уроків (загалом 4 години) та орієнтований на початківців. Фокус зроблено на практичних вправах та корисних інструментах зі світу реальних проєктів.
Я приділив увагу теоретичному мінімуму, без якого неможливо рухатися далі. Це реляційні бази даних, типи даних, джойни та інше. Вони презентуються у блокнотах Notion. Але більша частина курсу – це вирішення задач і практичних вправ, в тому числі й огляд задач із технічних співбесід.
Курс також містить інструкції щодо встановлення необхідного програмного забезпечення (pgAdmin, DBeaver) та огляд SQL-тренажерів для підготовки до технічних співбесід. А наприкінці курсу ви знайдете приклад презентації проєкту на gitHub для потенційних роботодавців.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодну публікацію!
