Struttura del corso

Introduzione

  • Filosofia e principi della dbt / Che cos'è la dbt?
  • dbt vs ETL tradizionale
  • Panoramica delle funzionalità e dell'architettura dbt
  • Oltre dbt: cos'è dbt Cloud?

Informazioni su dbt Cloud

  • Il ciclo di vita di un progetto dbt in dbt Cloud
  • In che modo dbt Cloud si integra con i flussi di lavoro di data warehousing e trasformazione

Guida introduttiva a dbt Cloud

  • Configurazione dell'ambiente di sviluppo su dbt Cloud
  • Connessione di dbt Cloud al tuo data warehouse
  • Creazione di un progetto dbt in dbt Cloud
  • Esecuzione di comandi dbt in dbt Cloud
  • Collaborazione con i membri del team su un progetto dbt in dbt Cloud

Lavorare con i modelli dbt

  • Comprendere i modelli dbt
  • Costruire un modello dbt
  • Trasformazione dei dati con dbt
  • Lavorare con modelli incrementali in dbt
  • Implementazione di macro e funzioni personalizzate in dbt

Gestione dei progetti dbt in dbt Cloud

  • Utilizzo dell'interfaccia dbt Cloud per la gestione e la distribuzione dei progetti
  • Creazione di pianificazioni e attivazione di processi dbt
  • Creazione e gestione di ambienti in dbt Cloud
  • Distribuzione di progetti dbt nell'ambiente di produzione
  • Impostazione di notifiche e avvisi

Integrazione di dbt Cloud con altri strumenti

  • Utilizzo di dbt Cloud con Git e controllo della versione
  • Integrazione di dbt Cloud con altri strumenti di data warehousing e trasformazione basati su cloud

Risoluzione dei problemi e debug

  • Come eseguire il debug e la risoluzione dei problemi dei progetti dbt in dbt Cloud
  • Uso dei log per diagnosticare i problemi
  • Best practice per la gestione dei progetti dbt Cloud

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Una comprensione della modellazione dei dati e SQL
  • Esperienza con SQL e l'interfaccia della riga di comando (CLI)
  • Esperienza di programmazione Python

Pubblico

  • Ingegneri dei dati
  • Analisti di dati
  • Scienziati dei dati
 21 ore

Numero di Partecipanti



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