dbt を用いたアナリティクスエンジニアリング：データモデルの構築、テスト、ドキュメント化

最新のデータチームは、重要なビジネス上の意思決定を行うために、クリーンで信頼性が高く、十分に文書化されたデータセットを必要とします。このテキストベースのコースでは、ウェアハウス内の生データを本番対応のアナリティクス用テーブルに変換するための業界標準である dbt を紹介します。 文章による説明、構造化された SQL コード例、実践的な演習を通じて、手動で接続されていないクエリの作成から、スケーラブルで自動化されたデータパイプラインの構築へと移行します。モジュラーデータモデリング、バージョン管理、自動データ品質テストを含む、アナリティクスエンジニアリングの基本を習得します。 学習内容： - アナリティクスエンジニアリングの基本的な概念と dbt のワークフローを理解する - dbt プロジェクトを構成し、最新のデータウェアハウスに接続する - SQL、ref 関数、Jinja テンプレートを使用してモジュラーデータモデルを構築する - 自動テストを適用してデータ品質を検証し、パイプラインの信頼性を確保する - データモデルのインタラクティブなドキュメントを生成および公開する - Git を使用してバージョン管理を構成し、パイプラインの変更を安全に管理および追跡する まず、コア用語とデータベースの概念を習得してから、最初の dbt 環境をセットアップします。そこから、モジュラー SQL モデルの構築、データテストの作成、パイプラインのステップバイステップでのドキュメント化へと進みます。 このコースは、SQL の基本的な理解がある初心者、データアナリスト、および意欲的なデータエンジニアを対象としています。dbt やデータパイプラインツールの事前経験は必要ありません。 今日から読み始めて、信頼性の高い本番グレードのデータパイプラインを自信を持って構築しましょう。