DuckDB для аналитических платформ
Курс фокусируется на использовании DuckDB в составе современных аналитических платформ и data stack. Он показывает, как встроить DuckDB в архитектуру Data Lake или Lakehouse и использовать его для ускорения SQL-аналитики и подготовки данных.
Рассматриваются механизмы columnar processing, оптимизация запросов, интеграции с Python, BI и инструментами оркестрации (Airflow, Dagster). Отдельное внимание уделяется архитектурным паттернам внедрения и масштабированию аналитических нагрузок.
Курс помогает понять, где DuckDB даёт максимальную выгоду — от ускорения BI до подготовки данных для Data Science и real-time аналитики.
- DuckDB в контексте корпоративной аналитики: цели и возможности
- Стратегия внедрения DuckDB в корпоративную архитектуру
- Архитектура DuckDB: принципы встроенного аналитического движка
- Columnar processing и векторизация: базовые механизмы анализа
- Модуль выполнения и память: как DuckDB обрабатывает запросы
- Планировщик запросов и оптимизатор DuckDB
- ACID и транзакции в встроенной аналитике
- Форматы данных и источники: Parquet, Arrow, CSV, JSON
- Статистика данных и оптимизация: анализ статистики и предикатов
- Архитектурные паттерны разворачивания DuckDB: embedded, server mode
- DuckDB в современном data stack: роль в Data Lake и Lakehouse
- Интеграции с Python и R: ноутбуки, pandas, dplyr
- Интеграции с JVM и SQL-инструментами: JDBC/ODBC, BI-платформы
- Инструменты ETL и оркестрации: Airflow, Dagster, Prefect
- Безопасность данных и управление доступом
- Контроль качества данных и валидация моделей данных
- Мониторинг, логирование и observability
- Практические методы оптимизации аналитических запросов
- Масштабирование аналитических нагрузок и архитектурные паттерны
- Миграция и путь к внедрению: чек-листы и KPI
- Практические сценарии: ускорение BI и отчетности
- Практические сценарии: подготовка Data Science фич и датасетов в DuckDB
- Практические сценарии: аналитика в реальном времени
- Риски, ограничения и типовые ошибки
- Архитектура зрелости: как расти от пилота к масштабу
- Интеграционные паттерны DuckDB с Spark, Trino и другими слоями
- План внедрения: дорожная карта проекта
- Миграция и миграционные стратегии
- Практические лабораторные проекты: hands-on labs
- Отраслевые кейсы: финансы, здравоохранение, розничная торговля
- Будущее DuckDB: roadmap и направления развития
