Struttura del corso

Introduzione

  • Filosofia e principi di dbt / Cosa è dbt?
  • dbt vs ETL tradizionale
  • Panoramica delle funzionalità e dell'architettura di dbt
  • Oltre dbt: Cosa è dbt Cloud?

Comprendere dbt Cloud

  • Ciclo di vita di un progetto dbt in dbt Cloud
  • Come dbt Cloud si inserisce nei flussi di lavoro di data warehousing e trasformazione

Iniziare con dbt Cloud

  • Configurare l'ambiente di sviluppo su dbt Cloud
  • Connettere dbt Cloud al proprio data warehouse
  • Creare un progetto dbt in dbt Cloud
  • Eseguire comandi dbt in dbt Cloud
  • Lavorare collaborativamente ai progetti con i membri del team su dbt Cloud

Lavorare con modelli dbt

  • Comprendere i modelli dbt
  • Creare un modello dbt
  • Trasformare dati utilizzando dbt
  • Lavorare con modelli incrementali in dbt
  • Implementare macro e funzioni personalizzate in dbt

Gestire progetti dbt in dbt Cloud

  • Utilizzare l'interfaccia di dbt Cloud per gestire e distribuire progetti
  • Creati pianificazioni e attivare processi dbt
  • Creati e gestire ambienti in dbt Cloud
  • Distribuire progetti dbt in produzione
  • Configurare notifiche e allarmi

Integrare dbt Cloud con altri strumenti

  • Utilizzare dbt Cloud con Git e controllo versione
  • Integrare dbt Cloud con altri strumenti di data warehousing e trasformazione basati sul cloud

Troubleshooting e Debugging

  • Come debuggare e risolvere problemi nei progetti dbt in dbt Cloud
  • Utilizzare i log per diagnosticare problemi
  • Migliori pratiche per mantenere progetti dbt Cloud

Riassunto e passi successivi

Requisiti

  • Comprensione di data modeling e SQL
  • Esperienza con SQL e riga di comando (CLI)
  • Conoscenze di programmazione Python

Pubblico Target

  • Data Engineers
  • Data Analysts
  • Data Scientists
 21 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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