Kurzusleírás

Bevezetés

  • dbt filozófia és alapelvek / Mi az a dbt?
  • dbt vs hagyományos ETL
  • A dbt jellemzőinek és architektúrájának áttekintése
  • A dbt-n túl: Mi az a dbt Cloud?

A dbt Cloud megértése

  • A dbt projekt életciklusa a dbt felhőben
  • Hogyan illeszkedik a dbt Cloud az adattárolási és átalakítási munkafolyamatokhoz

Ismerkedés a dbt Cloud szolgáltatással

  • A fejlesztői környezet beállítása a dbt felhőn
  • A dbt Cloud csatlakoztatása az adattárházhoz
  • dbt projekt létrehozása dbt felhőben
  • dbt parancsok futtatása a dbt felhőben
  • Együttműködés a csapat tagjaival egy dbt projekten a dbt felhőben

Dolgozunk dbt modellekkel

  • A dbt modellek megértése
  • dbt modell felépítése
  • Adatok átalakítása dbt segítségével
  • Inkrementális modellekkel való munka a dbt-ben
  • Makrók és egyedi függvények megvalósítása a dbt-ben

dbt projektek kezelése dbt felhőben

  • A dbt Cloud felület használata projektek kezeléséhez és üzembe helyezéséhez
  • Ütemezések létrehozása és dbt-feladatok elindítása
  • Környezetek létrehozása és kezelése a dbt felhőben
  • A dbt projektek üzembe helyezése a termelésben
  • Értesítések és riasztások beállítása

A dbt Cloud integrálása más eszközökkel

  • A dbt Cloud használata Git-tel és verzióvezérléssel
  • A dbt Cloud integrálása más felhőalapú adattárolási és -átalakítási eszközökkel

Hibaelhárítás és hibakeresés

  • A dbt projektek hibakeresése és hibaelhárítása a dbt felhőben
  • Naplók használata a problémák diagnosztizálására
  • A dbt Cloud projektek karbantartásának legjobb gyakorlatai

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az adatmodellezés megértése és SQL
  • SQL-ben és parancssori felülettel (CLI) szerzett tapasztalat
  • Python programozási tapasztalat

Közönség

  • Adatmérnökök
  • Adatelemzők
  • Adattudósok
 21 Hours

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Vélemények (5)

Rokon tanfolyam

QGIS for Geographic Information System

21 Hours

Rokon kategóriák