docs(docs): добавлен черновик проработки учебного маршрута
- Зачем: нужны письменные указания по порядку и глубине изучения материалов. - Что: описаны первый разбор Python, дальнейшие направления для SQL и Airflow; добавлена задача в бэклог. - Проверка: проверены относительные ссылки, отсутствие приватных идентификаторов и пробелов в конце строк; git diff --cached --check прошел.
This commit is contained in:
1 parent
806417c1bd
commit
56133ccfae
2 files changed
+92
No files matched your search
@@ -13,6 +13,12 @@
|
||||
|
||||
## P2
|
||||
|
||||
- [ ] **Проработать инструкции по прохождению крупных блоков.**
|
||||
Начать с Python: определить части внешних курсов, глубину изучения
|
||||
и практику для бесплатной альтернативы. Далее связать DEV1, книгу и QPT,
|
||||
затем главы Airflow с существующими заданиями.
|
||||
[Черновик обсуждения](specs/2026-09-27-learning-route.md).
|
||||
|
||||
- [ ] **Дополнить практику Kafka перед Clickstream.**
|
||||
В `nifi-kafka-postgres-lab` добавить опыты на существующем потоке:
|
||||
остановить потребителя и дочитать накопившиеся сообщения; прочитать
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,86 @@
|
||||
# Как проходить материалы роадмапа
|
||||
|
||||
Статус: черновик для обсуждения. Базовая актуализация опубликована отдельно
|
||||
в коммите `806417c`. Здесь прорабатываем следующий этап: письменные указания
|
||||
по порядку занятий, глубине чтения и выполнению заданий.
|
||||
|
||||
## Задача
|
||||
|
||||
На занятиях ментор регулярно объясняет, какие части внешнего курса нужны
|
||||
целиком, где достаточно нескольких упражнений и когда переходить к стенду.
|
||||
Эти указания должны быть доступны рядом с материалами, до начала работы.
|
||||
|
||||
Предлагаемый формат: в README оставить общий маршрут. Подробные инструкции
|
||||
к крупным блокам вынести на отдельные страницы со ссылками из этих разделов.
|
||||
У каждого шага должны быть понятны материал, глубина изучения, практика
|
||||
и результат, с которым можно переходить дальше.
|
||||
|
||||
## Какие вопросы должна закрыть инструкция
|
||||
|
||||
- Какие части внешних курсов Python нужны для дальнейшей практики?
|
||||
- Насколько подробно изучать устройство PostgreSQL в QPT?
|
||||
- Какие главы книги прочитать перед конкретными лекциями DEV1?
|
||||
- Как поддерживать SQL-практику после перехода к следующему блоку?
|
||||
- Когда запускать каждый стенд и какие задания на нем выполнять?
|
||||
|
||||
Объем упражнений связываем с проверяемыми умениями. Индивидуальные сроки
|
||||
и сокращения программы не превращаем в требования ко всем учащимся.
|
||||
|
||||
## Что уже определено
|
||||
|
||||
- Docker впервые используем на DEV1: запускаем PostgreSQL, проверяем статус,
|
||||
подключаемся к базе. Подробный блок Docker остается дальше.
|
||||
- Data Vault и Anchor Modeling изучаем обзорно.
|
||||
- venv и JupyterLab осваиваем перед Python для продвинутых.
|
||||
- Greenplum остается первой курсовой; Kafka, ClickHouse и Clickstream входят
|
||||
в основную программу. Lakehouse и dbt идут после нее.
|
||||
- Задания Python и SQL в Airflow уже есть. Для них нужна привязка к чтению
|
||||
учебника и моменту выполнения.
|
||||
- Опыты с Kafka записаны отдельной задачей в [TODO](../TODO.md).
|
||||
|
||||
## Первый блок для проработки: Python
|
||||
|
||||
Собрать инструкцию к существующим курсам и бесплатным материалам.
|
||||
Начальный вариант границ для проверки:
|
||||
|
||||
| Тема | Как проходить | Как проверить результат |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| Вложенные списки и матрицы | Выборочные упражнения на механику | Самостоятельно обойти и изменить вложенный список |
|
||||
| Словари, функции, файлы | Подробно, с практикой | Прочитать данные, преобразовать их и сохранить результат |
|
||||
| Turtle и Monte Carlo | Можно пропустить в основном маршруте | Отдельная проверка не нужна |
|
||||
| Память и ссылки, исключения, итераторы и генераторы | Включить и в курс, и в бесплатную альтернативу | Объяснить поведение небольшого примера и самостоятельно изменить его |
|
||||
|
||||
Два варианта после advanced Python должны приводить к одному набору умений:
|
||||
выбранные части Python Professional или последовательность бесплатных
|
||||
материалов с упражнениями. Особенно проверить покрытие управления памятью
|
||||
и обработки исключений.
|
||||
|
||||
Перед публикацией нужно сверить актуальное оглавление обоих курсов,
|
||||
подобрать точные разделы и определить достаточную практику. Проценты заданий
|
||||
из отдельной встречи не заменяют этого отбора. Также нужно уточнить глубину
|
||||
ООП, pandas и декораторов для дальнейших заданий Airflow.
|
||||
|
||||
## Следующие кандидаты
|
||||
|
||||
Для DEV1 связать лекции, главы книги и практику на `postgres-bookings`.
|
||||
Например, чтение о транзакциях поставить перед темой MVCC. На входе пояснить,
|
||||
где выполняются команды: терминал, `psql`, редактор SQL в DBeaver.
|
||||
|
||||
Для QPT описать результат первого прохода и возвращение к теме позже.
|
||||
Предлагаемый результат: прочитать план, сопоставить оценки с фактическими
|
||||
строками, сформулировать и проверить гипотезу. Повторная практика должна
|
||||
использовать уже знакомую базу и конкретный запрос.
|
||||
|
||||
Для Airflow сопоставить главы учебника с существующими заданиями.
|
||||
В каждом переходе обозначить, что сначала разбираем по готовому примеру,
|
||||
что делаем самостоятельно и как проверяем результат.
|
||||
|
||||
На переходах между крупными блоками напомнить о короткой регулярной практике
|
||||
SQL, а после Python добавить и его поддержание. Объем подбирать по учебной
|
||||
нагрузке; календарные сроки всей программы пока не фиксировать.
|
||||
|
||||
## Как оценить первый результат
|
||||
|
||||
На примере Python проверить, может ли читатель определить свой следующий шаг,
|
||||
объем чтения и практики, способ проверки и условие перехода дальше.
|
||||
После этого решить, подходит ли такой формат для остальных блоков.
|
||||
Reference in new issue
Block a user