Лучший пет-проект по созданию витрины данных (The best pet project for creating a data mart)

В этом видео я покажу лучший проект для дата-инженера по работе с гео-данными и созданием витрин данных. Мы рассмотрим множество инструментов: Python, Docker, Git, S3 Minio, PostgreSQL, DuckDB, Plotly, Dash Plotly. Покажу и расскажу, что такое модель данных, что такое витрина, зачем нужна витрина и зачем тут дата-инженер 📌 Что вы узнаете: • Как устроена типовая задача в анилитке • Как создать рабочую инфраструктуру под pet project • Как управлять зависимостями и конфигурацией • Как создать витрины данных и визуализации • Идеи для других проектов с гео-данными 💻 Менторство/консультации по IT – https://korsak0v.notion.site/Data-Eng... 📂 Полный проект на GitHub: https://github.com/k0rsakov/pet_proje... 👨‍💻 Подходит для начального уровня, junior и middle дата-инженеров, ищущих реальный опыт и сильное портфолио. 🔔 Подписывайтесь и ставьте лайк, если хотите больше практических видео! Ссылки: • Менторство/консультации по IT – https://korsak0v.notion.site/Data-Eng... • TG канал – https://t.me/DataLikeQWERTY • Instagram –   / i__korsakov   • Habr – https://habr.com/ru/users/k0rsakov/pu... • Git-репозиторий из видео – https://github.com/k0rsakov/pet_proje... • Всё что нужно знать про DuckDB – https://habr.com/ru/articles/829502/ • Инфраструктура для Data-Engineer BI-tools – https://habr.com/ru/articles/856922/ Тайминги: 00:00 – Начало 00:34 – Разбор модели данных интернет-магазина 03:01 – Что такое витрина данных 05:02 – Инструменты для создания витрины 06:11 – Что такое Dash Plotly 08:01 – Самостоятельная генерация данных 12:23 – Разбор BI-приложения на Flask 15:13 – Запуск BI-приложения на Flask 15:58 – Работа с BI-приложением на Flask, исследование данных 19:21 – Объяснение важности витрины данных 21:34 – Больше информации про BI-инструменты 22:37 – Примеры других пет-проектов с гео-данными #dataengineer #petproject #flask #postgresql #minio #dash #plotly #dwh #python #dataengineering #etl #docker #portfolio #датаинженер #datamart #duckdb

Витрины данных: как аналитики превращают сырые данные в удобные таблицы
▶︎

Витрины данных: как аналитики превращают сырые данные в удобные таблицы

Kafka для дата-инженера: Полный разбор на практике с Python, S3 и ClickHouse
▶︎

Kafka для дата-инженера: Полный разбор на практике с Python, S3 и ClickHouse

Работа с OpenSearch и анализ логов
▶︎

Работа с OpenSearch и анализ логов

Графические редакторы | Opensource, Qt, GPU, многопоточность | Podlodka Podcast #484
▶︎

Графические редакторы | Opensource, Qt, GPU, многопоточность | Podlodka Podcast #484

The Best Pet Project for a Data Engineer
▶︎

The Best Pet Project for a Data Engineer

Data Lake в 2025 (modern data stack) | Iceberg, S3 Minio, Trino, Spark, PostgreSQL
▶︎

Data Lake в 2025 (modern data stack) | Iceberg, S3 Minio, Trino, Spark, PostgreSQL

How AI is Changing Development in 2026: Key Insights from Major IT Conferences / Kirill Mokevnin
▶︎

How AI is Changing Development in 2026: Key Insights from Major IT Conferences / Kirill Mokevnin

Анна Сретенская. Витрины данных: между двух огней
▶︎

Анна Сретенская. Витрины данных: между двух огней

Введение в агентов и мультиагентные системы
▶︎

Введение в агентов и мультиагентные системы

Рынок дата-инженеров и прогноз на 2026
▶︎

Рынок дата-инженеров и прогноз на 2026

Что такое озёра данных за 10 мин
▶︎

Что такое озёра данных за 10 мин

Кто такой Дата-инженер | Roadmap для Дата Инженера | Как стать DE
▶︎

Кто такой Дата-инженер | Roadmap для Дата Инженера | Как стать DE

C++ 2026: безопасность, рефлексия, C++ vs Rust, будущее языка – Антон Полухин в Подлодке
▶︎

C++ 2026: безопасность, рефлексия, C++ vs Rust, будущее языка – Антон Полухин в Подлодке

Нормальные формы базы данных. Три нормальных формы, нормализация и денормализация БД
▶︎

Нормальные формы базы данных. Три нормальных формы, нормализация и денормализация БД

Модульный Монолит и Микросервисы. Что лучше для масштабирования и производительности?
▶︎

Модульный Монолит и Микросервисы. Что лучше для масштабирования и производительности?

Как создать ПОРТФОЛИО, с которым ты найдешь работу в IT? (принципы, примеры, источники вдохновения)
▶︎

Как создать ПОРТФОЛИО, с которым ты найдешь работу в IT? (принципы, примеры, источники вдохновения)

HARNESS — The AI REVOLUTION no one is talking about! TOP 7 Harnesses and why the 1% works differe...
▶︎

HARNESS — The AI REVOLUTION no one is talking about! TOP 7 Harnesses and why the 1% works differe...

Паттерны отказоустойчивой архитектуры / Александр Кривощёков (Яндекс Еда)
▶︎

Паттерны отказоустойчивой архитектуры / Александр Кривощёков (Яндекс Еда)

What Turns an AI Agent into a Production System: Security, Resilience, and Observability
▶︎

What Turns an AI Agent into a Production System: Security, Resilience, and Observability

Как построить SCD2 на реальных данных в PostgreSQL с Airflow. Разбор  реальной задачи дата-инженера.
▶︎

Как построить SCD2 на реальных данных в PostgreSQL с Airflow. Разбор реальной задачи дата-инженера.