Ingeniería de Analítica y Visualización de Datos con dbt

Los datos brutos rara vez están listos para un análisis inmediato, a menudo requieren una limpieza, estructuración y validación extensas antes de que puedan aportar un valor real al negocio. Este curso te introduce a los elementos esenciales de la ingeniería de analítica, cerrando la brecha entre la ingeniería de datos y el análisis de negocio. Pasarás de escribir consultas SQL complejas y desorganizadas a construir pipelines de datos estructurados, probables y documentados. Al leer explicaciones paso a paso y estudiar fragmentos de código claros, aprenderás a transformar conjuntos de datos brutos en modelos de datos limpios y confiables, listos para herramientas modernas de inteligencia de negocio y visualización. Comprenderás cómo aplicar las mejores prácticas de ingeniería de software a tus flujos de trabajo SQL, asegurando que tus pipelines de datos sean robustos y escalables. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de la ingeniería de analítica y el papel de dbt en la pila de datos moderna. - Configurar proyectos de dbt y organizar tus capas de transformación de datos de manera efectiva. - Transformar datos brutos en modelos SQL modulares y reutilizables utilizando las mejores prácticas. - Aplicar pruebas de datos automatizadas y documentación para garantizar la calidad y la confianza de los datos. - Implementar conceptos de control de versiones e integración continua para pipelines de analítica. - Integrar modelos de dbt limpios con plataformas modernas de visualización e inteligencia de negocio. El curso comienza con la terminología clave y los fundamentos arquitectónicos antes de guiarte a través de la mecánica práctica de escribir, probar y documentar tus modelos de datos. Trabajarás en ejercicios escritos que simulan desafíos de transformación de datos del mundo real. Este curso está diseñado para principiantes, aspirantes a ingenieros de analítica y analistas de datos que desean modernizar sus flujos de trabajo de datos. No se requiere experiencia previa con dbt, aunque una familiaridad básica con los conceptos de SQL es útil. Comienza a leer hoy mismo para construir pipelines de datos confiables y de nivel de producción que impulsen las decisiones empresariales.