Pośrednie dbt dla potoków danych produkcyjnych

Skalowanie transformacji danych wymaga czegoś więcej niż tylko pisania podstawowych zapytań SQL.Aby zbudować niezawodne potoki danych klasy produkcyjnej, musisz wdrożyć solidne testowanie, automatyzację i śledzenie historyczne. Ten kurs tekstowy prowadzi Cię przez pośrednie techniki dbt, aby podnieść poziom inżynierii analityki danych. Przejdziesz od pisania prostych modeli do konfigurowania elastycznych, zautomatyzowanych i w pełni udokumentowanych przepływów danych, które skalują się wraz z Twoją organizacją. Czego się nauczysz: - Skonfiguruj zaawansowane strategie testowania, w tym niestandardowe testy schematu i reguły walidacji dla źródeł i nasion. - Wdrażaj migawki dbt, aby śledzić zmiany danych historycznych za pomocą powoli zmieniających się wymiarów (SCD Type 2). - Zoptymalizuj wykonanie potoku za pomocą kompilacji dbt, aby usprawnić modele, testy i przebiegi migawek. - Efektywnie zarządzaj statycznymi zestawami danych za pomocą nasion dbt i linii danych dokumentów w celu lepszego zarządzania. - Zastosuj nowoczesne struktury projektów i zasady projektowania modułowego, aby utrzymać projekt dbt w czystości i utrzymaniu. - Zapoznaj się z podstawami przepływów pracy ciągłej integracji (CI) w celu bezpiecznego wdrażania zmian dbt. Zaczniesz od przeglądu podstawowej terminologii i podstawowych struktur projektu, zanim zanurzysz się w krok po kroku pisemne wyjaśnienia zaawansowanych konfiguracji, fragmentów kodu i praktycznych wzorców projektowych. Ten kurs jest przeznaczony dla analityków danych, inżynierów analitycznych i programistów, którzy mają podstawową wiedzę na temat SQL i podstawowych koncepcji dbt i są gotowi do budowania gotowych do produkcji potoków.Zacznij czytać już dziś, aby budować czystsze, bardziej niezawodne przepływy pracy transformacji danych.