Kursplan

Introduksjon

  • dbt-filosofi og prinsipper / Hva er dbt?
  • dbt vs tradisjonell ETL
  • Oversikt over dbt-funksjoner og arkitektur
  • Utover dbt: Hva er dbt Cloud?

Forståelse av dbt Cloud

  • Livssyklusen til et dbt-prosjekt i dbt Cloud
  • Hvordan dbt Cloud passer inn i datawarehousing og transformasjonsarbeidsflyter

Kom i gang med dbt Cloud

  • Oppsett av utviklingsmiljøet på dbt Cloud
  • Kobling av dbt Cloud til din datawarehouse
  • Opprettelse av et dbt-prosjekt i dbt Cloud
  • Kjøring av dbt-kommandoer i dbt Cloud
  • Samlingsarbeid med teammedlemmer på et dbt-prosjekt i dbt Cloud

Arbeid med dbt-modeller

  • Forståelse av dbt-modeller
  • Bygging av en dbt-model
  • Transformasjon av data ved hjelp av dbt
  • Arbeid med inkrementelle modeller i dbt
  • Implementering av makroer og egendefinerte funksjoner i dbt

Håndtering av dbt-prosjekter i dbt Cloud

  • Bruk av dbt Cloud-grensesnittet for å håndtere og distribuere prosjekter
  • Opprettelse av tidsplaner og utløsning av dbt-jobber
  • Opprettelse og håndtering av miljøer i dbt Cloud
  • Distribusjon av dbt-prosjekter til produksjon
  • Oppsett av varsler og alarmer

Integrering av dbt Cloud med andre verktøy

  • Bruk av dbt Cloud med Git og versjonskontroll
  • Integrering av dbt Cloud med andre skybaserte datawarehousing- og transformasjonsverktøy

Feilsøking og feilretting

  • Hvordan feilsøke og feilrette dbt-prosjekter i dbt Cloud
  • Bruk av loggene for å diagnostisere problemer
  • Beste praksis for vedlikehold av dbt Cloud-prosjekter

Oppsummering og neste steg

Krav

  • Forståelse av datamodellering og SQL
  • Erfaring med SQL og kommando-linjegrensesnitt (CLI)
  • Python-programmeringserfaring

Målgruppe

  • Data Engineers
  • Data Analysts
  • Data Scientists
 21 timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (5)

Kommende kurs

Relaterte kategorier