Моделирование данных электронной торговли с dbt: практическое тематическое исследование

Неструктурированные данные часто мешают компаниям принимать своевременные решения, основанные на данных. Преобразование этой хаотичной информации в чистые, надежные модели данных — это главная суперсила современных аналитиков. В этом текстовом курсе вы вступите в обувь инженера аналитики, чтобы построить надежный трубопровод данных для растущего бизнеса электронной коммерции. С помощью письменных объяснений, структурированных фрагментов кода SQL и практических проходов вы освоите основные концепции dbt (Data Build Tool) и научитесь структурировать модели данных, которые масштабируются. Что вы узнаете: - Понять основные концепции аналитической инженерии и то, как dbt вписывается в современный стек данных - Настроить проект dbt с нуля и создать чистую структуру каталогов для стажировки и слоев mart - Создание модульных SQL-моделей для преобразования необработанных данных о транзакциях и клиентах в чистые наборы данных - Примените тесты качества данных и проверки схемы, чтобы обеспечить точность и надежность моделей данных - Написать многоразовый и поддерживаемый код с использованием шаблонов, циклов и переменных Jinja - Документировать модели данных для создания четкого каталога данных с возможностью поиска для заинтересованных сторон Курс начинается с основ моделирования данных и конфигурации проекта, а затем вы пройдете пошаговый процесс подготовки необработанных данных, создания промежуточных бизнес-мер и автоматизации рабочих процессов SQL с помощью Jinja. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, начинающих инженеров аналитики и пользователей SQL, которые хотят перейти к современному моделированию данных. Не требуется предыдущий опыт работы с dbt, хотя полезно базовое знание SQL-запросов. Начните читать сегодня, чтобы построить свой первый конвейер данных производственного уровня.