Modelado de Datos de Comercio Electrónico con dbt: Un Estudio de Caso Práctico

Los datos brutos y no estructurados a menudo impiden que las empresas tomen decisiones oportunas basadas en datos. Aprender a transformar esta información caótica en modelos de datos limpios y confiables es el superpoder central de los ingenieros analíticos modernos. En este curso basado en texto, te pondrás en la piel de un ingeniero analítico para construir un pipeline de datos robusto para un negocio de comercio electrónico en crecimiento. A través de explicaciones escritas, fragmentos de código SQL estructurados y guías prácticas, dominarás los conceptos fundamentales de dbt (Data Build Tool) y aprenderás a estructurar modelos de datos que escalan. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de la ingeniería analítica y cómo dbt encaja en el stack de datos moderno - Configurar un proyecto dbt desde cero y establecer una estructura de directorios limpia para las capas de staging y mart - Construir modelos SQL modulares para transformar datos brutos de transacciones de clientes y comercio electrónico en conjuntos de datos limpios - Aplicar pruebas de calidad de datos y validaciones de esquemas para garantizar que tus modelos de datos sigan siendo precisos y confiables - Escribir código reutilizable y mantenible utilizando plantillas Jinja, bucles y variables - Documentar tus modelos de datos para crear un catálogo de datos claro y consultable para las partes interesadas del negocio El curso comienza con los aspectos más básicos del modelado de datos y la configuración del proyecto antes de guiarte paso a paso a través de la preparación de datos brutos, la construcción de dimensiones de negocio intermedias y la automatización de tus flujos de trabajo SQL con Jinja. Este curso está diseñado para analistas de datos principiantes, aspirantes a ingenieros analíticos y usuarios de SQL que desean hacer la transición al modelado de datos moderno. No se requiere experiencia previa con dbt, aunque una familiaridad básica con las consultas SQL es útil. Comienza a leer hoy mismo para construir tu primer pipeline de datos de nivel de producción.