Modélisation de données e-commerce avec dbt : une étude de cas pratique

Les données brutes et non structurées freinent souvent les entreprises dans la prise de décisions rapides basées sur les données. Apprendre à transformer ces informations chaotiques en modèles de données propres et fiables est le super-pouvoir principal des ingénieurs analytiques modernes. Dans ce cours textuel, vous vous mettrez dans la peau d'un ingénieur analytique pour construire un pipeline de données robuste pour une entreprise e-commerce en croissance. Grâce à des explications écrites, des extraits de code SQL structurés et des démonstrations pratiques, vous maîtriserez les concepts fondamentaux de dbt (Data Build Tool) et apprendrez à structurer des modèles de données évolutifs. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts clés de l'ingénierie analytique et comment dbt s'intègre dans la pile de données moderne - Configurer un projet dbt à partir de zéro et établir une structure de répertoire propre pour les couches de staging et de mart - Construire des modèles SQL modulaires pour transformer les données brutes de transactions e-commerce et de clients en ensembles de données propres - Appliquer des tests de qualité des données et des validations de schéma pour garantir que vos modèles de données restent précis et fiables - Écrire du code réutilisable et maintenable en utilisant le templating Jinja, les boucles et les variables - Documenter vos modèles de données pour créer un catalogue de données clair et consultable pour les parties prenantes de l'entreprise Le cours commence par les bases absolues de la modélisation de données et de la configuration de projet avant de vous guider étape par étape dans le staging des données brutes, la construction de dimensions métier intermédiaires et l'automatisation de vos flux de travail SQL avec Jinja. Ce cours est conçu pour les analystes de données débutants, les futurs ingénieurs analytiques et les utilisateurs SQL qui souhaitent passer à la modélisation de données moderne. Aucune expérience préalable avec dbt n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec les requêtes SQL soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre premier pipeline de données de qualité production.