DATALEARN | DE - 101 | МОДУЛЬ 4-10 Начало работы с dbt | часть 2
Продолжаем углубляться в dbt: новые модели, тесты, документация, CI/CD. 🛠 О чём поговорим: 📌 Создание моделей: Разберём, как проектировать и оптимизировать модели для аналитических задач. 📌 Тестирование: Внедрим тесты данных для контроля качества и надёжности моделей. 📌 Документация: Научимся автоматически генерировать документацию в dbt и разберём, как с ней работать. 📌 Production-ready подходы: Посмотрим реальные примеры использования dbt в продакшене и разберём best practices. 🎓Что у вас будет после вебинара: ✅Новые рабочие модели и тесты в dbt. ✅Готовая к использованию документация по вашему проекту. ✅Понимание, как переносить dbt-проекты в продакшен и масштабировать их. 📊 Для кого: ⚡️Аналитики и инженеры данных, которые хотят углубить свои знания в dbt. ⚡️Те, кто планирует внедрять dbt в реальных проектах. 🔗 Почему стоит прийти: ✔️ Практические примеры, которые можно применять сразу. ✔️ Чёткие пошаговые инструкции без воды. ✔️ Опыт и рекомендации от практикующего эксперта. 📌 Инструкция и шаги: https://github.com/surfalytics/data-p...
📌 Пример решения: https://github.com/dimoobraznii1986/d...
----- В 4-ом модуле нашего курса вы узнаете про интеграцию и трансформацию данных - ETL и ELT. Это ключевой элемент в аналитическом решении, с помощью которого мы наполняем данными хранилище данных и автоматизируем загрузку и трансформацию данных. Мы рассмотрим примеры популярных on-premise batch решений. Узнаете в чем отличие ETL от ELT, для чего нужны такие решения, что значит batch и on-premise, как с помощью ETL/ELT можно создавать модели данных, на примере dimensional modelling, рассмотрим рынок ETL/ELT. Потренируемся на классическом open-source ETL решении Pentaho DI и рассмотрим настольный инструмент от Tableau - Tableau Prep. ⚠️Для эффективного прохождения курса необходимо зарегистрироваться в Slack (наш чат) и читать учебник на Github, в котором рассказывается про последовательность урок, лабораторные работы и домашнее задание.⚠️ В этом модуле, мы не будем затрагивать облачные ETL/ELT инструменты и решения Big Data, для этого у нас будут отдельные модули. 🔔 Подписывайтесь на канал "Datalearn" чтобы не пропустить остальные части и ставьте лайки! 📕 Записывайтесь и проходите курс Инженера Данных. ⚠️ КУРС БЕСПЛАТНЫЙ! 🔗 Начать курс вы можете здесь https://github.com/Data-Learn/data-en...
👍🏻 Запись на курс даст вам возможность не только просматривать видео, но и получить доступ к закрытым материалам, а также возможность выполнять домашние задания, отдавать их на проверку и получить сертификат прохождения курса.
