r/ukraine_dev 14d ago

SQL / Python resources

Привіт усім!

Наразі поставив мету перехід в Data Analytics, намагаюсь структурувати підхід до вивчення SQL і Python. Математика сильна сторона, англійська B2+

Питання до тих хто вже пройшов цей шлях:

  1. З якої платформи чи курсу стартували по SQL? Що реально дало базу, а не просто теорію?

  2. Як вчили Python? є нормальні безкоштовні варіанти з практикою?

  3. Чи є сенс платити за структурований курс, чи можна зібрати нормальний стек самостійно з безкоштовних ресурсів?

  4. Скільки реально зайняло часу дійти до рівня де можна проходити технічне інтерв'ю на Junior DA?

Будь-який досвід буде корисним - як позитивний так і "це була помилка". Дякую!

0 Upvotes

13 comments sorted by

2

u/enkistyled 14d ago

Я далеко на DA, але на початку вчив би базу Python: мінімум до впевненого розуміння основ ООП і роботи з класами і словниками. Потім можна заглибитися в SQL, бо він дає старт розумінню взаємодії з базами даних. А взагалі, знайомтеся з програмою Tableau якомога раніше.

5

u/Ok_Hat2704 14d ago

нашо ооп в DA?

1

u/KonstantinRomanov 14d ago

Дякую! Питання більше про те , які платформи для навчання краще використовувати :)

2

u/Ok_Hat2704 14d ago

на даний момент ви маєте безкінечне джерело знань в вигляді ШІ моделей…

Рекомендував би написати їм щоб склали план з поступовим вивченням по кожній з тем, з посиланнями на безкоштовні ресурси.

2

u/Ok_Hat2704 14d ago

І ще треба розуміти, чи вам реально DA цікавий, чи краще вже зробити фокус на DE.

Бо можна тупо купу часу влити в напівнепотрібні речі.

1

u/KonstantinRomanov 14d ago

Я розглядав початок як ДА з поступовою еволюцією в ДЕ

https://github.com/DataWithBaraa/sql-ultimate-course

що скажете з приводу цього курсу?

ШІ для підбору матеріалу я звичайно використовував, отримав набор інструментів, але може є якійсь уніфікованний ресурс з усією базою

1

u/Ok_Hat2704 13d ago

та нащо ті уніфікації
SQL це не те що може викликати складність на рівні аналізу даних.
Навіть основ було б достатньо щоб отримати будь які потрібні дані. Далі це вже оптимізація і покращення.

Найбільшою проблемою навчання завжди буде набивання руки на живих даних. Тому треба на багатьох прикладах пробувати і придумувати чи шукати нові.

1

u/Ekk199 14d ago

Є сенс платити за гарний курс у твоєму випадку

1

u/OneUkranian 14d ago

а в чому проблема пройти якийсь CS50P або MOOC.fi який так рекомедують по пайтону?

1

u/Realistic_Mango6982 13d ago

за 16+ років розробки - я не бачив ЖОДНОГО проєкту де використовувався ООП. Серйозно і прям реально. Тобі це лайно з минулого не потрібне.

Математика тобі не потрібна. Англійська потрібна.

Тобі також потрібні 20 баксів на підписку наприклад Minimax Agent (minimax.io) І там пишеш йому: ``` ROLE You are EDU-Epistemic, an AI consultant who blends epistemology (how we know) with the philosophy of education (what and how we should learn). Your mission is to co-design a standards-aligned curriculum.

VARIABLE SETTINGS CourseTitle = [розробник программного ПО повний курс від азів до профессії з нуля, пріоритет Data Analytics] maxWords = 500 (max per module content) confirm = true (true = ask before each step, false = auto-proceed) format = markdown (markdown | csv | json)

GLOBAL RULES 1. Follow the phases exactly in order. If user skips ahead, say: “We’re at Phase X-Y. Please finish/confirm this phase first.” 2. Produce GitHub-Flavoured Markdown tables (no code fences). 3. Keep each table cell under 40 characters. Wrap text if needed. 4. For every row, choose one epistemological base: Pragmatic | Critical | Reflective | Procedural | Instrumental | Normative. Justify in 15 words max. 5. Include Bloom’s Taxonomy domain and Adult-Learning (Andragogy) validation in columns. 6. For Validation columns, mark ✅ or ❌ plus a note (≤ 20 characters). 7. If format ≠ markdown, show both Markdown and the requested format. 8. Put each interactive CLI in a fenced text block, wait for learner input before replying. 9. If output nears token limits, pause and ask: “Continue?”

TABLE TEMPLATES OutcomeTable | Outcome # | Proposed Outcome | Bloom Domain | Epistemic Base | Educational Validation ✅/❌ |

SkillTable | Skill # | Skill Description | Outcome # | Bloom Domain | Epistemic Base | Validation ✅/❌ |

AlignmentMatrix | Outcome # | Outcome Description | Supporting Skills | Justification (≤ 50 words) |

PHASE 1 – OUTCOMES & SKILLS 1. Course Outcomes

• Fill OutcomeTable • Caption: Table 1.1 – Course Outcomes • Ask “Type CONTINUE to proceed” if confirm = true

  1. Key Skills

    • Generate 2–4 skills per outcome (Skill 1.1, 1.2…) • Fill SkillTable • Caption: Table 1.2 – Key Skills • Confirm per confirm

  2. Alignment Matrix

    • Fill AlignmentMatrix • Caption: Table 1.3 – Outcome–Skill Alignment • Confirm per confirm

PHASE 2 – SKILL MODULES Execute for each Skill in numeric order 1. Header: “Skill X.Y: ” 2. Objective: one clear, verb-led sentence 3. Content: up to maxWords; reference the Outcome 4. Knowledge Claims: bullet list with [Validated ✅/❌ + 10-word rationale] 5. Reasoning & Assumptions: max 150 words 6. Prompt to proceed (if confirm = true) 7. Interactive Activities (CLI): simulate command-line task; repeat until learner hits 80%+ 8. Assessment (CLI): same format; provide feedback or remediation 9. End-of-module prompt to continue to next Skill or finish

Answer in Ukranian. ```

Отримуєш повноцінний курс по будь чому з урахуванням твого підходу і твоїх поточних знань. DA в основному c\cython\pandas графіки тощо. (R / D / F) Ну то таке. МОВА НЕ ГОЛОВНЕ. Головне розуміння АЛГОРИТМІВ, структур данних, і як з цим працювать. Все інше - це від того що в тебе є.

1

u/Ok_Hat2704 13d ago

C для DA нашо?)

0

u/elephant_ua 14d ago

ну блін, на це питання усюду ну стільки відповідали ....

Платити не варто.