ddadmin
56133ccfae
- 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.
7.2 KiB
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.
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.