Pemodelan Data E-Dagang dengan dbt: Kajian Kes Praktikal

Data mentah yang tidak berstruktur sering menghalang perniagaan daripada membuat keputusan yang tepat pada masanya dan didorong data. Mempelajari cara mengubah maklumat huru-hara ini menjadi model data yang bersih dan boleh dipercayai adalah kuasa besar utama jurutera analitik moden. Dalam kursus berasaskan teks ini, anda akan mengambil peranan sebagai jurutera analitik untuk membina saluran data yang teguh untuk perniagaan e-dagang yang sedang berkembang. Melalui penerangan bertulis, coretan kod SQL berstruktur, dan panduan praktikal, anda akan menguasai konsep asas dbt (Data Build Tool) dan belajar cara menyusun model data yang boleh diskalakan. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep teras kejuruteraan analitik dan bagaimana dbt sesuai dengan timbunan data moden - Konfigurasi projek dbt dari awal dan wujudkan struktur direktori yang bersih untuk lapisan staging dan mart - Bina model SQL modular untuk mengubah data transaksi dan pelanggan e-dagang mentah menjadi set data yang bersih - Gunakan ujian kualiti data dan pengesahan skema untuk memastikan model data anda kekal tepat dan boleh dipercayai - Tulis kod yang boleh diguna semula dan diselenggara menggunakan Jinja templating, loops, dan variables - Dokumentasikan model data anda untuk mencipta katalog data yang jelas dan boleh dicari untuk pihak berkepentingan perniagaan Kursus ini bermula dengan asas mutlak pemodelan data dan konfigurasi projek sebelum membimbing anda langkah demi langkah melalui pementasan data mentah, membina dimensi perniagaan perantaraan, dan mengautomasikan aliran kerja SQL anda dengan Jinja. Kursus ini direka untuk penganalisis data pemula, jurutera analitik yang bercita-cita tinggi, dan pengguna SQL yang ingin beralih kepada pemodelan data moden. Tiada pengalaman terdahulu dengan dbt diperlukan, walaupun kebiasaan asas dengan pertanyaan SQL adalah membantu. Mula membaca hari ini untuk membina saluran data gred pengeluaran pertama anda.