Промежуточный dbt для конвейеров производственных данных

Масштабирование преобразования данных требует не только написания основных SQL-запросов. Чтобы создать надежные конвейеры данных производственного уровня, вам нужно реализовать надежное тестирование, автоматизацию и отслеживание истории. Этот текстовый курс проведет вас через промежуточные методы dbt, чтобы повысить уровень вашей инженерии анализа данных. Вы перейдете от написания простых моделей к настройке устойчивых, автоматизированных и полностью документированных рабочих процессов данных, масштабируемых с вашей организацией. Что вы узнаете: - Настройка расширенных стратегий тестирования, включая пользовательские тесты схемы и правила проверки для источников и семян. - Реализация снимков dbt для отслеживания изменений исторических данных с использованием медленно меняющихся измерений (SCD Type 2). - Оптимизация выполнения конвейера с использованием dbt build для оптимизации моделей, тестов и прогонов снимков. - Эффективное управление статическими наборами данных с использованием исходных данных dbt и документирование происхождения данных для улучшения управления. - Примените современные принципы структурирования проекта и модульной конструкции, чтобы сохранить ваш проект dbt чистым и обслуживаемым. - Понять основы непрерывной интеграции (CI) рабочих процессов для безопасного развертывания изменений dbt. Вы начнете с обзора основной терминологии и основных структур проекта, прежде чем погрузиться в пошаговые письменные объяснения продвинутых конфигураций, фрагментов кода и практических шаблонов дизайна. Этот курс предназначен для аналитиков данных, аналитиков и разработчиков, которые имеют базовое понимание SQL и основных концепций dbt и готовы создавать готовые к производству конвейеры. Начните читать сегодня, чтобы создавать более чистые и надежные рабочие процессы преобразования данных.