Kurzusleírás

Bevezetés

  • A dbt filozófiája és elvei / Mi a dbt?
  • A dbt vs. hagyományos ETL (Extract, Transform, Load)
  • A dbt funkcióinak és architektúrájának áttekintése
  • Tovább a dbt-nél: Mi a dbt Cloud?

A dbt Cloud megismerése

  • Egy dbt projekt élettanulmánya a dbt Cloud-ban
  • Hogyan illeszkedik be a dbt Cloud az adattárház és átalakítás munkafolyamataiba?

Kezdjük el a dbt Cloud használatával

  • A fejlesztői környezet beállítása a dbt Cloud-ban
  • A dbt Cloud csatlakoztatása az adattárházhoz
  • Egy dbt projekt létrehozása a dbt Cloud-ban
  • dbt parancsok futtatása a dbt Cloud-ban
  • Együttműködés csapattagokkal egy dbt projekten belül a dbt Cloud-ban

A dbt modellek használata

  • A dbt modellek megismerése
  • Egy dbt modell készítése
  • Adatátalakítás a dbt segítségével
  • Inkrementális modellek használata a dbt-ban
  • Macros és egyedi függvények implementálása a dbt-ben

A dbt projektek kezelése a dbt Cloud-ban

  • A dbt Cloud felhasználói felület használata projektek kezeléséhez és üzembe helyezéséhez
  • Ütemtervek létrehozása és dbt feladatok indítása
  • Környezetek létrehozása és kezelése a dbt Cloud-ban
  • A dbt projektek üzembe helyezése éles környezetben
  • Értesítések és riasztások beállítása

A dbt Cloud egyéb eszközökkel való integrálása

  • A dbt Cloud használata Git és verziókezelés mellett
  • Egyéb felhőalapú adattárház- és átalakítási eszközökkel való integrálás

Hibaelhárítás és hibakeresés

  • Hogyan kell hibákat keresni és elhárítani a dbt projektekben a dbt Cloud-ban?
  • Naplók használata problémák diagnosztizálásához
  • A legjobb gyakorlatok a dbt Cloud projektek fenntartásához

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Adattárolási modellek és SQL ismerete.
  • SQL és parancssori felület (CLI) használata.
  • Python programozási ismeretek.

Célcsoport

  • Adategészek
  • Adatanalitikusok
  • Adattudósok
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák