За 10 лет работы в ИТ я прошла путь от manual QA стажировки до автоматизированного тестирования, аналитики, разработки и управления проектами и командами, а именно до позиции Engineering Manager, Data QA в американской компании. Последние 5 лет специализируюсь на проектах, связанных с обработкой данных, машинным обучением и аналитикой.
У меня два профильных высших образования: степень бакалавра в компьютерных науках и магистра в области информатики, искусственного интеллекта и веб-технологий, которую я получила во Франции.
Выступая на различных конференциях и обучая более 150 человек, я пришла к важному выводу: каждый QA специалист должен обладать глубокими техническими знаниями. Моя главная задача – помочь коллегам из QA и смежных областей развивать свои ТЕХНИЧЕСКИЕ навыки – hard skills – особенно в такой перспективной сфере, как работа с данными.
"
"
Наталья
Яхина
ЭТОТ КУРС ДЛЯ ТЕБЯ, ЕСЛИ ТЫ:
Тестировщик ПО QA инженер любого уровня начинающий / опытный
Аналитик / разработчик / менеджер – тебе важно улучшить свои навыки работы с данными
/
Курс имеет свой главный фокус на развитии практических навыков, необходимых для работы на позициях не ниже Middle. При этом вся необходимая теория предоставляется на академическом уровне и в удобном для понимания формате. А также курс дает полный обзор всех современных инструментов, используемых лидерами рынка аналитики данных.
ЭТО ИСЧЕРПЫВАЮЩИЙ ПРОВОДНИК В МИР РАБОТЫ С ДАННЫМИ И АНАЛИЗА ИХ КАЧЕСТВА
Специалистов со знанием SQL и Data QA на рынке сейчас мало (основано на внутренней аналитике вакансий на LinkedIn), поэтому ваши шансы на получение высокооплачиваемой работы после обучения значительно возрастут.
500-1200$
1000-1800$
1800-3000$
300-600$
ЧТО БУДЕТ НА КУРСЕ:
МОДУЛЬ 1 – SQL
Теория баз данных: основы, нормальные формы, транзакции, параллелизм
Архитектура: модели, схемы данных, индексы, структуры хранения
Диаграммы сущность-связь (ER)
Основы SQL: SELECT, JOIN
Основы SQL: функции агрегации
Основы SQL: подзапросы, табличные выражения
SQL Advanced level: оконные функции
SQL Advanced level: фреймы оконных функций
SQL Advanced level: индексы, оптимизация запросов
SQL Advanced level: витрины данных
SQL Advanced level: работа с условными операторами
Хранилища данных (Data Warehouses)
ETL & ELT Системы
→
Навыки работы с базами данных и SQL на уровне Middle+ для большинства профессий связанных с данными: аналитик данных, разработчик, тестировщик, владелец продукта/проекта
РЕЗУЛЬТАТ
МОДУЛЬ 2 – Data QA
Метрики качества данных, Причины низкого качества данных
Очищение, Подготовка тестовых данных
Методы Data Profiling для выявления проблем с данными
Использование операций над множествами для тестирования
Валидация схем, Бизнес-правил
Метаданные
Использование служебных таблиц
Проверка корректности архитектуры хранилища / БД, связей
Тестирование колонок содержащих сложные типы данных (например, json с большим уровнем вложенности)
Основные инструменты, используемые на Data проектах:
Автоматический запуск тестов, написанных на SQL и анализ результатов
Поиск первопричин для багов, или как проводить root-cause analysis в дата проекте
Правильный баг-репортинг
Типичные баги в данных – чек-лист
Документация: тест план по тестированию БД, тестовая стратегия для миграции данных, тестовое покрытие – учимся считать, метрики и отчеты по тестированию
Типичные вопросы на интервью касательно работы с данными и их тестирования
Как успешно пройти интервью
→
Полный набор практических навыков для старта или продолжения карьеры в ИТ. + Готовый проект тестирования данных - можно добавить в портфолио или использовать в работе на реальных проектах
Важность развития hard skills для любой профессии в ИТ: от тестировщика до менеджера Кто такой Data QA, как им стать и для кого подойдет эта профессия Отличие Data QA от других ролей в проектах по работе с данными Инструкция по прохождению курса: как получить максимум от обучения Стартовая сессия с Натальей [LIVE] Мастер-класс «Как учиться, работать и жить, не выгорая» от приглашенного эксперта по нейроинтеграции
ЧТО БУДЕТ НА КУРСЕ:
МОДУЛЬ 1 – SQL
Теория баз данных: основы, нормальные формы, транзакции, параллелизм
Архитектура: модели, схемы данных, индексы, структуры хранения
Диаграммы сущность-связь (ER)
Основы SQL: SELECT, JOIN
Основы SQL: функции агрегации
Основы SQL: подзапросы, табличные выражения
SQL Advanced level: оконные функции
SQL Advanced level: фреймы оконных функций
SQL Advanced level: индексы, оптимизация запросов
SQL Advanced level: витрины данных
SQL Advanced level: работа с условными операторами
Хранилища данных (Data Warehouses)
ETL & ELT Системы
→
Навыки работы с SQL на уровне Middle+ для большинства профессий связанных с данными: аналитик данных, разработчик, тестировщик, владелец продукта/проекта
РЕЗУЛЬТАТ
МОДУЛЬ 2 – Data QA
Метрики качества данных, Причины низкого качества данных
Очищение, Подготовка тестовых данных
Методы Data Profiling для выявления проблем с данными
Использование операций над множествами для тестирования
Валидация схем, Бизнес-правил
Метаданные
Использование служебных таблиц
Проверка корректности архитектуры хранилища / БД, связей
Тестирование колонок содержащих сложные типы данных (например, json с большим уровнем вложенности)
Основные инструменты, используемые на Data проектах:
Автоматический запуск тестов, написанных на SQL и анализ результатов
Поиск первопричин для багов, или как проводить root-cause analysis в дата проекте
Правильный баг-репортинг
Типичные баги в данных – чек-лист
Документация: тест план по тестированию БД, тестовая стратегия для миграции данных, тестовое покрытие – учимся считать, метрики и отчеты по тестированию
Типичные вопросы на интервью касательно работы с данными и их тестирования
Как успешно пройти интервью
→
Полный набор практических навыков для старта, перехода или продолжения карьеры в DATA QA, а также готовый проект для тестирования данных (можно добавить в портфолио или использовать в работе на реальных проектах)
Да! В программе обучения предусмотрены: общий чат + проверка домашних заданий + лайв созвоны с Натальей для ответа на вопросы и проверки/обсуждений заданий
20% моих учеников получают компенсацию от компании. Напишите мне и я подскажу подробнее, как это можно сделать
В курсе запланировано 2 лекции в неделю + практика=примерная нагрузка 4 часа в неделю (это минимальное необходимое время, возможно, времени понадобиться и больше – так как у каждого своя скорость усвоения материала)
Лекции в личном кабинете и live созвоны с Натальей. Один модуль – 4 недели обучения, далее 2 недели перерыв и второй модуль.
У курса есть расписание, уроки будут открываться по мере продвижения по курсу.
Да, курс не требует предварительных знаний, все темы будут рассмотрены с начала
Да, уже знакомые базовые темы можно будет пропустить, но курс так же содержит много продвинутых тем и практических заданий разного уровня сложности, которые будут интересны и полезны специалистам разных уровней
Доступ выдаётся на 3 месяца для каждого модуля, общий срок доступа ко всему курсу – 6 месяцев. Продление доступа оплачивается дополнительно.
Да, рассрочки предусмотрены при оплате в рублях от российских банков на 3, 6 и 12 месяцев. Подать заявку на рассрочку вы можете при выборе способа оплаты в системе.