- Кількість кредитів 3
- Тип Обов'язковий
- Семестри 6, 10
- Рівень вищої освіти Магістр, Бакалавр
- Підсумковий контроль Залік
⚡Квест: Проєктування інфраструктури та моделювання великих даних!
Набридли порожні метрики? Час будувати Server-Side архітектури та безсерверні контури великих даних! Навчись зшивати клієнтський код із корпоративними DWH-платформами в обхід adblockers. Опануй dbt-моделювання у BigQuery, пиши SQL-скрипти сесіонізації логів, кодуй поведінкові воронки через Bitmasking та розраховуй залізобетонні криві утримання (Retention Plateau).
🚀Зшивай код і великі дані на рівні Enterprise!
🛠Стек: BigQuery, Snowflake, dbt, sGTM, Amplitude, RudderStack, Python, Looker Studio.
🎒В рюкзак: Наскрізний аналітичний контур великих даних та BI-дашборд.
⚡Квест: Проєктування аналітичної інфраструктури, підкорення dbt-моделювання та архітектура Server-Side трекінгу великих даних!
🌐Опис місії
Збирати сирі клієнти-кліки вміє кожен, але перетворити терабайти хаотичних логів на надійну інфраструктуру прийняття рішень — це справжнє інженерне мистецтво. Сучасний ІТ-ринок вимагає від архітекторів даних вміння працювати в умовах жорстких обмежень приватності операційних систем (Apple ATT) та браузерів. Цей квест — твій інструмент переходу від класичного трекінгу до проєктування складних Server-Side та безсерверних (Serverless) аналітичних контурів. Ми навчимо тебе архітектурно «зшивати» HTTP-клієнти з корпоративними DWH-платформами, обходячи блокувальники трафіку та анонімно кодуючи поведінкові воронки. Ти дізнаєшся все про економіку програмного запиту (FinOps), dbt-трансформації у хмарі, алгоритми зшивання профілів користувачів у єдиний граф (Identity Resolution) та математичний аналіз кривих утримання аудиторії (Retention Plateau). Стань продуктовим архітектором, який оптимізує хмарні обчислення та точно знає математику росту бізнесу!
🛠Твій інструментарій
Cloud Data Warehouses & Infrastructure: Google BigQuery (Standard SQL, Sandbox), Snowflake, AWS S3 Cold Storage, Server-Side Google Tag Manager (sGTM).
Data Transformation & Semantics Layer: dbt (data build tool — Т-етап трансформації даних всередині DWH), SQL віконні функції, партиціювання та кластеризація.
Event-Driven Analytics & Behavioral Platforms: Amplitude, Mixpanel (Compass Module, Milestone Analysis, Event Segmentation), Microsoft Clarity (теплові карти та запис сесій).
Customer Data Platforms & Routing: Segment (Developer Free), RudderStack Community Edition (безпечна маршрутизація подій без витоку даних).
Data Science Stack & Automation API: Python (Pandas, NumPy, SciPy Stats, Statsmodels), Postman (тестування аналітичних API та Webhooks).
Business Intelligence & Decision Interfaces: Tableau Desktop, Looker Studio Professional (Parameters Layer).
AI-Driven Tools & Version Control: GitHub Copilot, Cursor AI (автогенерація документації сховищ, SQL-скрипти сесіонізації), Git / GitHub.
🚀Що прокачаєш (Суперсили)
Server-Side & Privacy Infrastructure: Навчишся розгортати контури sGTM та проксі-сервери через власні домени для захисту телеметрії від AdBlockers та утилізації обмежень ITP/ETP.
Advanced DWH & dbt Modeling: Опануєш побудову сучасних аналітичних моделей даних всередині хмари за допомогою dbt, оптимізуючи складні SQL-запити за FinOps-метриками (Query Cost Optimization).
Algorithmic Sessionization & Masking: Навчишся реконструювати сесії користувачів із сирих логів засобами SQL та застосовувати схеми двійкового стиснення (Bitmasking) для анонімізації поведінкових воронок.
Growth Accounting & State Machines: Прокачаєш навички побудови кінцевих автоматів станів бази користувачів (Profiles Stage Machine), розрахунку Quick Ratio та математичного аналізу когортних матриць (Layer Cake Matrix).
🎒Що покладеш у рюкзак (Портфоліо)
На фінальному захисті у формі професійного звіту аналітичного архітектора ти презентуєш свій Проєкт аналітичної архітектури та BI-інтерфейс прийняття рішень (Data-Driven Product Analytics & BI Engine), завантажений на GitHub:
Technical Tracking Contract: Спроєктований та впроваджений технічний контракт відстеження подій (Tracking Plan) з описом Event та User Properties, оптимізований через ШІ-промптинг.
Server-Side Tracking Node: Робоча інфраструктура серверного трекінгу sGTM, інтегрована у програмний код додатків через CDP-платформу RudderStack.
DWH dbt Transformation Grid: Набір SQL-запитів та dbt-моделей у BigQuery Sandbox для алгоритмічної сесіонізації сирих логів, партиціювання таблиць та розрахунку матриць утримання користувачів.
Looker Studio / Tableau Semantic Interface: Інтерактивний BI-дашборд із налаштованим централізованим семантичним рівнем, нелінійними ієрархіями Drill-down та динамічною підміною осей аналізу (Dynamic Dimensions).
💼Твій майбутній тайтл
Ці компетенції миттєво конвертуються у високі чеки на позиціях:
Data Analytics Architect / Analytics Engineer.
Product Data Analyst / Growth Analyst.
DWH Software Engineer / Business Intelligence Developer.
Data Governance Specialist / FinOps Analyst.
