Чему вы научитесь
- Применять на практике философию SQL-first подхода и понимать переход индустрии от ETL к ELT.
- Ориентироваться в структуре проекта dbt и настраивать конфигурационные файлы dbt_project.yml и profiles.yml.
- Создавать модели dbt и управлять базовыми материализациями table и view.
- Настраивать сложные материализации materialized view и incremental для оптимизации и обработки больших объемов данных.
- Работать со вспомогательными инструментами dbt: загружать справочники через Seeds, фиксировать историю через Snapshots и изолировать ad-hoc запросы в Analyses.
- Использовать синтаксис Jinja и писать собственные макросы Macros для автоматизации и динамического управления SQL-кодом.
- Вести YAML-документацию проекта и генерировать интерактивный граф зависимостей Data Lineage.
- Внедрять автоматический контроль качества данных с помощью встроенных и собственных кастомных тестов Custom Generic Tests.
О курсе
На курсе вы изучите структуру dbt-проекта, принципы работы макросов и все основные типы материализации, а также освоите тестирование и документирование моделей данных для создания надёжных аналитических решений.
Для кого этот курс
Курс подойдет как новичкам, так и опытным специалистам в области анализа данных: Data Analysts, Analytics Engineers, BI-разработчикам, Data Engineers, желающим освоить dbt — ключевой инструмент современного Data Stack для быстрой и надежной трансформации данных.
Начальные требования
Для успешного прохождения курса необходимо:
— Знаете SQL: умеете работать с CTE, SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, а также понимаете основные объекты баз данных: таблицы, поля, представления, материализованные представления.
— Имеете представление о Jinja.
— Умеете работать с командной строкой.
Не обязательно, но будет плюсом:
— Слышали про ClickHouse.
— Знаете отличия OLAP от OLTP.
Преподаватели курса
371
Как проходит обучение
Каждый урок содержит в себе
- Теорию: понятное объяснение концепций без лишней «воды».
- Практические примеры: разбор теории на понятных, приближенных к реальности примерах.
- Задания: проверочные тесты и задачи для закрепления материала.
Нагрузка
3 часа в неделю