Construindo Pipelines de Dados Modulares e Testáveis com dbt no Databricks

Gerenciar esses fluxos de trabalho em escala requer a combinação do poder de processamento do Databricks com a estrutura de transformação estruturada do dbt, que permite que as equipes de dados transformem dados brutos em insights acionáveis. Este curso ensina como projetar e manter arquiteturas de dados limpas que se ajustam perfeitamente. Neste curso, você aprenderá a construir pipelines de transformação de dados de nível de produção a partir do zero.Você fará a transição de escrever SQL bruto e desorganizado para desenvolver modelos de dados modulares, reutilizáveis e totalmente testados usando o dbt Core e o dBT Cloud no Databricks. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais do dbt, incluindo a estrutura do projeto, a configuração com YAML e a arquitetura de dados Bronze-Silver-Gold de várias camadas. - Configure o dbt para se conectar perfeitamente com o Databricks usando os ambientes dbt Cloud e dbt Core. - Crie modelos de dados modulares usando SQL, modelos Jinja e macros personalizadas para escrever lógica de transformação seca e reutilizável. - Implemente verificações robustas de qualidade de dados usando configurações modernas de teste de dbt e pacotes de utilitários de terceiros. - Aplique estratégias avançadas de materialização, incluindo cargas incrementais e instantâneos, para otimizar o desempenho do pipeline e rastrear mudanças históricas. - Integre as melhores práticas de controle de versão para colaborar com segurança e manter um histórico limpo das alterações do pipeline de dados. Você começará com os principais conceitos de engenharia de dados e configuração de dbt antes de passar passo a passo por modelagem, testes e ajuste avançado de desempenho.As explicações escritas e os trechos de código práticos o orientarão desde a inicialização inicial do projeto até a implantação de um pipeline resiliente e pronto para produção. Este curso é projetado para aspirantes a engenheiros de dados, engenheiro de análise e analista de dados que desejam construir pipelines de dados estruturados.Não é necessária experiência prévia com dbt ou Databricks, embora uma compreensão básica do SQL seja útil. Comece a criar pipelines de dados mais limpos e confiáveis hoje mesmo.