Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción
- Filosofía y principios de dbt / ¿Qué es dbt?
- dbt frente a ETL tradicional.
- Resumen de características y arquitectura de dbt.
- Más allá de dbt: ¿Qué es dbt Cloud?
Comprensión de dbt Cloud
- El ciclo de vida de un proyecto dbt en dbt Cloud.
- Cómo dbt Cloud se integra en los flujos de trabajo de almacenamiento y transformación de datos.
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
- Comprensión de 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.
Gestión de proyectos dbt en dbt Cloud
- Uso de la interfaz de dbt Cloud para gestionar y desplegar proyectos.
- Creación de programaciones y activación de trabajos dbt.
- Creación y gestión de entornos en dbt Cloud.
- Despliegue de proyectos dbt en producción.
- Configuración de notificaciones y alertas.
Integración de 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 almacenamiento y transformación de datos.
Resolución de problemas y depuración
- Cómo depurar y resolver problemas en proyectos dbt en dbt Cloud.
- Uso de registros para diagnosticar problemas.
- Mejores prácticas para mantener proyectos dbt Cloud.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de modelado de datos y SQL.
- Experiencia con SQL e interfaz de línea de comandos (CLI).
- Experiencia en programación con Python.
Público objetivo
- Ingenieros de datos.
- Analistas de datos.
- Científicos de datos.
21 Horas
Testimonios (2)
Haciendo Ejercicio
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Los ejemplos prácticos nos permitieron tener una idea real de cómo funciona el programa. Buenas explicaciones e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática