|
|
|
@@ -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.
|