Giới Thiệu Khóa Học dbt (Data Build Tool) Hoàn Chỉnh Từ Zero Đến Hero [Update Tháng 11-2023] [Mã - 6905 A]

 

weekly-study-khoa-hoc-dbt-data-build-tool-hoan-chinh-tu-zero-den-hero-ma-6905a

Trở thành một chuyên gia dbt™ với KHÓA HỌC TẤT CẢ TRONG MỘT này bao gồm cả lý thuyết và thực hành thông qua một dự án trong thế giới thực!

Bạn sẽ học được gì:

✓ Học cách sử dụng nền tảng dbt™ một cách chuyên nghiệp thông qua việc tạo ra một dự án dbt thực tế, đầy đủ, thực hành.

✓ Thiết lập môi trường phát triển hoàn chỉnh trên Mac & Windows, Kết nối với Snowflake và BI, cấu hình dbt profile, mở rộng IDE với các công cụ dbt.

✓ Tìm hiểu các khái niệm dbt cốt lõi như Models, Materialization, Sources, Seeds, Snapshots, Packages, Hooks, Exposures, Analyses, viết các truy vấn SQL phức tạp.

✓ Hiểu cấu trúc dự án dbt và tìm hiểu về các mẹo & thủ thuật dbt, các kỹ thuật nâng cao và phương pháp hay nhất, extend dbt với macros của riêng bạn/của bên thứ ba.

✓ Triển khai các singular và generic dbt test, làm việc với additional arguments và default config values, tùy chỉnh các dbt built-in test.

✓ Document các model và pipeline của bạn, tùy chỉnh dbt docs page, Khám phá và phân tích sự phụ thuộc giữa các bước transformation.

✓ Hiểu cách dbt phù hợp với data stack hiện đại, tìm hiểu về các giai đoạn của Data-Maturity Model và well functioning Data Architectures.

✓ Nắm vững các quy trình ETL/ELT, Data Transformations, Modern Data Stack, Slowly Changing Dimensions, Common Table Expressions và Analytics Engineering.

✓ Hiểu Data Warehouse, Data Lake, hoặc Data Lakehouse là gì và khi nào nên sử dụng cái nào, xử lý Data Collection, Data Wrangling và Data Integration.

✓ Xem cách hoạt động của testing nâng cao bằng cách sử dụng dbt-expectations, testing framework lấy cảm hứng từ Great Expectations.

Trở thành một chuyên gia dbt ngay từ đầu với khóa học duy nhất này, từng bước giải quyết một vấn đề trong thế giới thực ! Chúng tôi bao gồm cả lý thuyết và thực hành thực tế ! Được cung cấp bởi người hướng dẫn có hơn 20 năm kinh nghiệm về Data Engineering. Bản cập nhật tháng 6 năm 2023 lên phiên bản mới nhất của dbt, 1.5! 

Cấu trúc của khóa học được thiết kế theo cách tiếp cận top-down. Nó bắt đầu với Lý thuyết Analytics Engineering - tất cả những gì bạn cần biết là đặt dbt (Data Build Tool) vào ngữ cảnh và hiểu cách nó phù hợp với data stack hiện đại. Chúng ta bắt đầu với bức tranh lớn; sau đó, chúng ta ngày càng đi sâu hơn. Sau khi bạn tìm hiểu về các phần, chúng ta sẽ chuyển sang phần kỹ thuật - phần thực hành -, sẽ tập trung vào việc ghép “câu đố” dbt lại với nhau. Phần thực hành sẽ đề cập đến từng tính năng dbt hiện có ngày nay thông qua việc xây dựng một dự án hoàn chỉnh trong thế giới thực; Airbnb. Đây là cơ hội để chúng tôi chỉ cho bạn những tính năng nào nên được sử dụng ở giai đoạn nào trong một dự án nhất định và bạn sẽ thấy dbt được sử dụng như thế nào trong ngành.

CẬP NHẬT GẦN ĐÂY:

✓ Khóa học được cập nhật lên dbt 1.5 - Tháng 5 năm 2023.

✓ Tài liệu khóa học có thể dán hoàn toàn trên GitHub và các ghi chú bài giảng được bổ sung về những cạm bẫy phổ biến trong quá trình thiết lập dbt - Tháng 1 năm 2023.

✓ Đã thêm các phần Great Expectations và test debugging - Tháng 9 năm 2022.

✓ Hướng dẫn cài đặt Windows được đơn giản hóa triệt để (không cần WSL nữa) - Tháng 9 năm 2022.

✓ Khóa học được thử nghiệm trên dbt cloud - tháng 8 năm 2022.

✓ Đã thêm thông tin tổng quan về Modern Data Stack - Tháng 6 năm 2022.

PHẦN LÝ THUYẾT:

Trong số một số chủ đề khác, phần lý thuyết đặc biệt chú trọng đến việc chuyển giao kiến ​​thức trong các lĩnh vực sau:

✓ Data-Maturity Model.

✓ Well-functioning Data Architectures.

✓ Data Warehouses, Data Lakes, và Data Lakehouses.

✓ Quy trình ETL và ELT và Data Transformations.

✓ Fundamentals of dbt (Data Build Tool).

✓ Analytics Engineerin.g

✓ Modern Data Stack.

✓ Slowly Changing Dimensions.

✓ CTE.

Khi chúng ta đã hiểu lớp lý thuyết và cách dbt phù hợp với bức tranh, chúng ta sẽ bắt đầu xây dựng một dự án dbt từ đầu, giống như bạn làm điều này trong thế giới thực.

PHẦN THỰC HÀNH:

Phần thực hành sẽ trình bày về một dự án Airbnb trong thế giới thực, nơi bạn sẽ nắm vững thông tin chi tiết về dbt! Chúng tôi đặc biệt tập trung vào việc chuẩn bị và sẵn sàng cho mọi người trước khi tìm hiểu sâu về kỹ thuật, do đó chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách thiết lập Môi trường phát triển của mình:

✓ MAC Development Environment Setup.

✓ WINDOWS Development Environment Setup.

✓ IDE dbt Extension Installation.

✓ Tạo và kích hoạt môi trường ảo.

✓ Thiết lập Snowflake.

Khi chúng tôi đã sẵn sàng - trong số nhiều chủ đề kỹ thuật khác, các tính năng sau sẽ được đề cập:

✓ dbt Models.

✓ dbt Materializations.

✓ dbt Tests.

✓ dbt Documentation.

✓ dbt Sources, Seeds, Snapshots.

✓ dbt Hooks và Operations.

✓ Jinja và Macros.

✓ dbt Packages.

✓ Analyses, Exposures.

✓ dbt Seeds.

✓ Data Visualization (Preset).

✓ Làm việc với Great Expectations (dbt-expectations).

✓ Debugging tests trong dbt.

Sau khi hoàn thành các giai đoạn lý thuyết và thực hành, chúng ta sẽ đi sâu vào các phương pháp thực hành tốt nhất và các chủ đề nâng cao hơn. Khóa học được cập nhật liên tục, bất cứ khi nào dbt xuất bản bản cập nhật, chúng tôi sẽ điều chỉnh khóa học cho phù hợp, để bạn luôn được cập nhật!

Khóa học này dành cho ai?

✓ Data Engineers.

✓ Data Analysts.

✓ Data Scientists.

✓ BI Developers.

✓ BI Analyst.

✓ ... và bất kỳ ai tương tác với data lake/data warehouse/data lakehouse hoặc sử dụng SQL!

Khóa học không có bất kỳ kỳ vọng nào về khả năng của bạn và bắt đầu giáo dục từ con số không. Mỗi bài tập là một bước không thể tránh khỏi trong quá trình học tập của bạn. Tương tự như vậy, đừng bắt đầu một bài tập ở cấp độ cao hơn mà chưa hoàn thành những bài trước: bạn sẽ gặp khó khăn nếu làm như vậy. Thực hành là cách duy nhất để học và không thể xem nhẹ nó. Chúng tôi sẽ ở bên cạnh bạn trong suốt hành trình và bạn có sự hỗ trợ tuyệt đối của chúng tôi!

Khi dự án Airbnb được giới thiệu với bạn, bạn phải thực hiện toàn bộ dự án đó, không bỏ sót bất kỳ hướng dẫn nào và phải hiểu rõ mục tiêu. Đối với chúng tôi, một dự án “gần như hoàn thành” thường là một dự án “hoàn toàn chưa hoàn thành”. Đặc biệt chú ý đến từng chi tiết. Nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất của bạn về các hướng dẫn là đội ngũ sư phạm, đừng tin vào câu "Tôi đã nghe".

Khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ được trang bị cả kiến ​​thức lý thuyết rất vững chắc và kiến ​​thức chuyên môn thực tế về dbt. Tất cả các nguyên tắc cơ bản, tính năng dbt, các phương pháp hay nhất, kỹ thuật nâng cao, v.v. sẽ được đề cập trong khóa học của chúng tôi, điều này sẽ giúp bạn trở thành bậc thầy về dbt. Bạn đã sẵn sàng chưa? 

Mục lục:

✓ 01 - Giới thiệu khóa học.

✓ 02 - Lý thuyết - Data Maturity Model.

✓ 03 - Lý thuyết - Data Warehouses, Data Lakes và Lakehouses.

✓ 04 - Lý thuyết - Modern Data Stack.

✓ 05 - Lý thuyết - Slowly Changing Dimension (SCD).

✓ 06 - Giới thiệu các phần thực hành: dbt và Airbnb use-case.

✓ 07 - Thực hành - Thiết lập.

✓ 08 - Models.

✓ 09 - Materializations.

✓ 10 - Seeds và Sources.

✓ 11 - Snapshots.

✓ 12 - Tests.

✓ 13 - Macros, Custom Tests và Packages.

✓ 14 - Documentation.

✓ 15 - Analyses, Hooks và Exposures.

✓ 16 - dbt Hero.

✓ 17 - Debugging Tests và Testing với dbt-expectations.

✓ 18 - Accelerate dbt Development sử dụng dbt Power User.

✓ 19 - Các phương pháp hay nhất để giới thiệu và sử dụng dbt trong Công ty của bạn.

✓ 20 - Hướng dẫn luyện thi chứng chỉ dbt.

✓ 21 - Tài liệu bổ sung.

Đối tượng của khóa học này:

✓ Analytics Engineer.

✓ Data Analyst.

✓ BI Analyst.

✓ Data Scientist.

✓ Data Engineer.

Nếu bạn muốn nhận khóa học này, vui lòng để lại gmail dưới phần bình luận, WS sẽ gửi cho bạn vào cuối ngày.
Tham Gia Tổng Kho Khóa Học Online Miễn Phí Trọn Đời - Truy cập hơn 4.000 khóa học ở nhiều chủ đề như Đầu Tư, Kinh doanh, Marketing, Lập trình, Thiết Kế, Tin học văn phòng, Ngôn ngữ,... 
- Học trọn đời, học mọi lúc, mọi nơi.
- Khóa học mới lên kho mỗi ngày.
Tham Gia Group FacebookFanpage Weekly Study
Thông Cáo DMCACopyright Disclaimer:This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.
Read Also
Đăng nhận xét