Temario del curso

Introducción

  • La filosofía y principios de dbt / ¿Qué es dbt?
  • dbt vs ETL tradicional
  • Descripción general de las características y arquitectura de dbt
  • Más allá de dbt: ¿Qué es dbt Cloud?

Entendiendo dbt Cloud

  • Ciclo de vida de un proyecto dbt en dbt Cloud
  • Cómo se integra dbt Cloud con los flujos de trabajo de almacenes de datos y transformación

Comenzando con dbt Cloud

  • Configuración del entorno de desarrollo en dbt Cloud
  • Conexión de dbt Cloud a su almacén de datos
  • Creación de un proyecto dbt en dbt Cloud
  • Ejecución de comandos dbt en dbt Cloud
  • Colaboración con miembros del equipo en un proyecto dbt en dbt Cloud

Trabajando con modelos dbt

  • Entendiendo los modelos dbt
  • Construcción de un modelo dbt
  • Transformación de datos usando dbt
  • Trabajo con modelos incrementales en dbt
  • Implementación de macros y funciones personalizadas en dbt

Gestionando proyectos dbt en dbt Cloud

  • Uso de la interfaz de dbt Cloud para gestionar y desplegar proyectos
  • Creación de horarios y activación de trabajos dbt
  • Creación y gestión de entornos en dbt Cloud
  • Despliegue de proyectos dbt a producción

Integrando dbt Cloud con otras herramientas

  • Uso de dbt Cloud con Git y control de versiones
  • Integración de dbt Cloud con otras herramientas basadas en la nube para almacenes de datos y transformación

Solución de problemas y depuración

  • Cómo depurar y solucionar problemas de los proyectos dbt en dbt Cloud
  • Uso de registros para diagnosticar problemas
  • Prácticas recomendadas para mantener los proyectos dbt Cloud

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión de modelado de datos y SQL
  • Experiencia con SQL y línea de comandos (CLI)
  • Experiencia en programación Python

Público Objetivo

  • Ingenieros de Datos
  • Analistas de Datos
  • Científicos de Datos
 21 Horas

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