Plan Szkolenia

Wprowadzenie

  • Zasady i filozofia dbt / Co to jest dbt?
  • dbt vs tradycyjne ETL
  • Omówienie funkcji i architektury dbt
  • Ponad dbt: Co to jest dbt Cloud?

Zrozumienie dbt Cloud

  • Cykl życia projektu dbt w dbt Cloud
  • Jak dbt Cloud wpisuje się w procesy magazynowania i przekształcania danych

Rozpoczynanie pracy z dbt Cloud

  • Konfigurowanie środowiska deweloperskiego w dbt Cloud
  • Łączenie dbt Cloud z magazynem danych
  • Tworzenie projektu dbt w dbt Cloud
  • Uruchamianie poleceń dbt w dbt Cloud
  • Współpraca z członkami zespołu nad projektem dbt w dbt Cloud

Praca z modelami dbt

  • Zrozumienie modeli dbt
  • Budowanie modelu dbt
  • Przekształcanie danych za pomocą dbt
  • Praca z modelami inkrementalnymi w dbt
  • Implementacja makr i funkcji niestandardowych w dbt

Zarządzanie projektami dbt w dbt Cloud

  • Korzystanie z interfejsu dbt Cloud do zarządzania i wdrażania projektów
  • Tworzenie harmonogramów i uruchamianie zadań dbt
  • Tworzenie i zarządzanie środowiskami w dbt Cloud
  • Wdrażanie projektów dbt w środowisku produkcyjnym
  • Konfigurowanie powiadomień i alertów

Integracja dbt Cloud z innymi narzędziami

  • Korzystanie z dbt Cloud wraz z Git i kontrolą wersji
  • Integrowanie dbt Cloud z innymi chmurowymi narzędziami do magazynowania i przekształcania danych

Rozwiązywanie problemów i debugowanie

  • Jak rozwiązać i debugować problemy z projektami dbt w dbt Cloud
  • Korzystanie z dzienników do diagnozowania problemów
  • Najlepsze praktyki dotyczące utrzymania projektów dbt Cloud

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie modelowania danych i SQL
  • Doświadczenie z językiem SQL i wierszem poleceń (CLI)
  • Doświadczenie w programowaniu Pythona

Grupa docelowa

  • Inżynierowie danych
  • Analitycy danych
  • Naukowcy danych
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (4)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie