Plan du cours

Introduction

  • Philosophie et principes de dbt / Qu'est-ce que dbt ?
  • dbt vs ETL traditionnel
  • Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture de dbt
  • Au-delà de dbt : Qu'est-ce que dbt Cloud ?

Comprendre dbt Cloud

  • Le cycle de vie d'un projet dbt dans dbt Cloud
  • Comment dbt Cloud s'intègre dans les workflows d'entreposage et de transformation des données

Démarrer avec dbt Cloud

  • Configurer l'environnement de développement sur dbt Cloud
  • Connecter dbt Cloud à votre entrepôt de données
  • Créer un projet dbt dans dbt Cloud
  • Exécuter des commandes dbt dans dbt Cloud
  • Collaborer avec des membres de l'équipe sur un projet dbt dans dbt Cloud

Travailler avec des modèles dbt

  • Comprendre les modèles de dbt
  • Construire un modèle dbt
  • Transformer des données avec dbt
  • Travailler avec des modèles incrémentaux dans dbt
  • Implémenter des macros et des fonctions personnalisées dans dbt

Gérer les projets dbt dans dbt Cloud

  • Utiliser l'interface dbt Cloud pour gérer et déployer des projets
  • Créer des planifications et déclencher des travaux dbt
  • Créer et gérer des environnements dans dbt Cloud
  • Déployer des projets dbt en production
  • Configurer les notifications et les alertes

Intégration de dbt Cloud avec d'autres outils

  • Utiliser dbt Cloud avec Git et le contrôle de version
  • Intégrer dbt Cloud avec d'autres outils de transformation et d'entreposage de données basés sur le cloud

Dépannage et débogage

  • Comment déboguer et dépanner les projets dbt dans dbt Cloud
  • Utiliser les journaux pour diagnostiquer les problèmes
  • Meilleures pratiques pour la maintenance des projets dbt Cloud

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de la modélisation des données et de SQL
  • .
  • Expérience avec SQL et l'interface de ligne de commande (CLI)
  • Expérience de la programmation en Python

Audience

  • Ingénieurs de données
  • Analystes de données
  • Data Scientists
 21 heures

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