Analytics Engineering with dbt: Build, Test, and Document Data Models

ทีมข้อมูลสมัยใหม่ต้องการชุดข้อมูลที่สะอาด เชื่อถือได้ และมีเอกสารประกอบที่ดีเพื่อทำการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญ หลักสูตรที่เน้นข้อความนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับ dbt ซึ่งเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับการแปลงข้อมูลดิบในคลังข้อมูลของคุณให้เป็นตารางวิเคราะห์ที่พร้อมใช้งานจริง ผ่านคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษร ตัวอย่างโค้ด SQL ที่มีโครงสร้าง และแบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติ คุณจะเปลี่ยนจากการเขียนคิวรีด้วยตนเองแบบไม่เชื่อมต่อ ไปสู่การสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่ปรับขนาดได้และเป็นอัตโนมัติ คุณจะเชี่ยวชาญพื้นฐานของวิศวกรรมวิเคราะห์ รวมถึงการสร้างแบบจำลองข้อมูลแบบแยกส่วน การควบคุมเวอร์ชัน และการทดสอบคุณภาพข้อมูลอัตโนมัติ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานด้านวิศวกรรมวิเคราะห์และเวิร์กโฟลว์ dbt - กำหนดค่าโปรเจกต์ dbt และเชื่อมต่อกับคลังข้อมูลสมัยใหม่ - สร้างแบบจำลองข้อมูลแบบแยกส่วนโดยใช้ SQL ฟังก์ชัน ref และ Jinja templating - ใช้การทดสอบอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบคุณภาพข้อมูลและรับรองความน่าเชื่อถือของไปป์ไลน์ - สร้างและเผยแพร่เอกสารประกอบเชิงโต้ตอบสำหรับแบบจำลองข้อมูลของคุณ - กำหนดค่าการควบคุมเวอร์ชันด้วย Git เพื่อจัดการและติดตามการเปลี่ยนแปลงไปป์ไลน์อย่างปลอดภัย คุณจะเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้คำศัพท์หลักและแนวคิดฐานข้อมูลก่อนที่จะตั้งค่าสภาพแวดล้อม dbt แรกของคุณ จากนั้น คุณจะดำเนินการสร้างแบบจำลอง SQL แบบแยกส่วน เขียนการทดสอบข้อมูล และจัดทำเอกสารไปป์ไลน์ของคุณทีละขั้นตอน หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้น นักวิเคราะห์ข้อมูล และวิศวกรข้อมูลที่ต้องการ ซึ่งมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ SQL ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ dbt หรือเครื่องมือไปป์ไลน์ข้อมูลมาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่เชื่อถือได้และมีคุณภาพระดับการผลิตด้วยความมั่นใจ