Обзор курса «SQL для разработки»
Курс «SQL для разработки» от Яндекс Практикума предназначен для тех, кому недостаточно простых выборок. Курс также адресован аналитикам, инженерам поддержки, DevOps-, QA- и Data Science-специалистам. Для полного новичка без технической базы программа может оказаться плотной: здесь быстро переходят от основ к серверной логике и оптимизации.
Автор: Александра СыщенкоАвтор об IT и профессиональном обучении · О редакцииСодержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Курс «SQL для разработки» от Яндекс Практикума предназначен для тех, кому недостаточно простых выборок. За четыре месяца студенты переходят к проектированию баз, сложным запросам, PL/pgSQL, процедурам, триггерам и оптимизации работы с данными.
Главное о курсе
- Продолжительность: 4 месяца.
- Нагрузка: около 10 часов в неделю.
- Практика: 56 часов и 4 проекта.
- Теория: 54 часа.
- Сопровождение: 4 сессии вопросов и ответов и чат с наставниками.
Кому подойдёт программа
Основная аудитория — разработчики с опытом и без него, которым нужно увереннее работать с базами. Курс также адресован аналитикам, инженерам поддержки, DevOps-, QA- и Data Science-специалистам. Для полного новичка без технической базы программа может оказаться плотной: здесь быстро переходят от основ к серверной логике и оптимизации.
Что изучают и делают на практике
Программа начинается с основ SQL и баз данных, затем переходит к продвинутой работе с данными, серверному программированию и ORM. Студенты используют PostgreSQL, PL/pgSQL, PgAdmin и psql, работают с транзакциями, индексами, хранимыми процедурами, пользовательскими функциями, триггерами и геоданными.
Четыре проекта соответствуют отдельным рабочим задачам. Для автосалона нужно спроектировать и создать базу, для сети ресторанов — обработать сложные типы и геоданные, для HR-отдела — автоматизировать операции с помощью процедур и функций. Финальный кейс посвящён ускорению сервиса доставки через перестройку SQL-запросов и добавление индексов.
Эксперты курса — Кирилл Дикалин, Светлана Чих и Виктор Бодров
Кирилл Дикалин представлен на странице как Head of Marketing Data в финтехе и академический руководитель магистерской программы ВШЭ. Светлана Чих — старший аналитик в ИИ-лаборатории hh.ru с опытом работы в Яндексе. Виктор Бодров — senior-разработчик с более чем десятью годами в IT и опытом в Netcracker и EPAM.
Их опыт соответствует темам курса: аналитика и устройство хранилищ дополняются взглядом разработчика на производительность и поддержку кода. При этом конкретный наставник учебной группы может быть другим специалистом.
Плюсы и минусы
Плюсы
- курс выходит за пределы аналитических SELECT-запросов;
- четыре проекта охватывают проектирование, серверную логику и оптимизацию;
- PostgreSQL и PL/pgSQL изучаются в связке с прикладными задачами;
- есть встречи и чат с наставниками;
- можно учиться с дедлайнами или в собственном темпе.
Минусы
- нагрузка около 10 часов в неделю требует регулярного времени на код;
- основной стек завязан на PostgreSQL, а особенности других СУБД раскрыты слабее;
- четыре учебных проекта не заменяют оптимизацию запросов на крупной рабочей базе;
- новичку придётся параллельно осваивать терминологию разработки;
- удостоверение выдаётся при завершении обучения в установленный срок.
Наш вывод
Курс выглядит полезным для разработчика или технического специалиста, который уже сталкивается с базами и хочет перестать воспринимать SQL как набор простых запросов. Главное достоинство — последовательность от проектирования до оптимизации. Если задача ограничивается выгрузками и метриками, более короткий аналитический курс будет рациональнее; здесь часть времени сознательно отдана серверной логике и устройству базы.