Struttura del corso
Introduzione
- Filosofia e principi di dbt / Cos’è dbt?
- dbt rispetto ai tradizionali processi ETL
- Panoramica delle funzionalità e dell’architettura di dbt
- La visione più ampia: cos’è dbt Cloud?
Comprensione di dbt Cloud
- Il ciclo di vita di un progetto dbt in dbt Cloud
- Qual è il ruolo di dbt Cloud nei flussi di lavoro legati al data warehousing e alla trasformazione dei dati?
Primi passi con dbt Cloud
- Configurazione dell’ambiente di sviluppo su dbt Cloud
- Collegamento di dbt Cloud al proprio data warehouse
- Creazione del primo progetto dbt su dbt Cloud
- Esecuzione dei comandi dbt direttamente dall’interfaccia cloud
- Lavoro collaborativo sui progetti con altri membri del team in dbt Cloud
Operazioni con i modelli dbt
- Cosa sono i modelli dbt e come vengono utilizzati?
- Realizzazione di un modello dbt da zero
- Trasformazione dei dati tramite dbt
- Lavoro con i modelli incrementali in dbt
- Creazione e implementazione di macro e funzioni personalizzate in dbt
Gestione dei progetti dbt su dbt Cloud
- Utilizzo dell’interfaccia per gestire ed effettuare il deploy dei progetti
- Pianificazione e avvio automatico dei job dbt
- Creazione e gestione degli ambienti di lavoro in dbt Cloud
- Distribuzione finale dei progetti in produzione
- Impostazione di notifiche e alert per monitorare l’andamento dei processi
Integrazione di dbt Cloud con altri strumenti
- Collegamento di dbt Cloud a Git e ai sistemi di controllo delle versioni
- Interfacciamento di dbt Cloud con ulteriori tool cloud dedicati al data warehousing e alla trasformazione dei dati
Risoluzione problemi e debugging
- Metodi per diagnosticare ed eliminare eventuali errori nei progetti dbt Cloud
- L’utilizzo dei log per individuare le cause dei problemi
- Linee guida e buone pratiche per la manutenzione ottimale dei progetti su dbt Cloud
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di base dei principi di modellazione dei dati e del linguaggio SQL
- Esperienza nell’utilizzo di SQL e della linea di comando (CLI)
- Competenze di base nella programmazione in Python
Destinatari del corso
- Ingegneri dei dati
- Analisti dei dati
- Scienziati dei dati
Recensioni (3)
Scoprendo che QGIS è uno strumento utilizzabile da altri professionisti diversi, come i geometri.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Corso - QGIS for Geographic Information System
Traduzione automatica
Come utilizzare i dati dei satelliti aperti per applicazioni reali
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Corso - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Traduzione automatica
Esempi pratici ci hanno permesso di comprendere realmente come funziona il programma. Spiegazioni accurate e integrazione di concetti teorici e delle loro applicazioni pratiche.
Ian - Archeoworks Inc.
Corso - ArcGIS Fundamentals
Traduzione automatica
