분석 엔지니어링을 위한 dbt의 기초

현대 데이터 팀은 테스트하고 문서화하기 어려운 복잡한 변환 로직을 관리해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 데이터 모델링에 대한 코드 기반 접근 방식을 채택하면 소프트웨어 엔지니어링의 엄격함을 분석 워크플로우에 적용할 수 있습니다. 이 교육 과정에서는 데이터 웨어하우스 내에서 강력한 변환 계층을 구조화, 구축 및 유지 관리하는 방법을 이해할 수 있는 명확한 경로를 제공합니다. 학습자는 각각의 스크립트를 작성하는 방법에서부터 모듈식, 버전 관리형 데이터 프로젝트를 구축하는 방법까지 학습할 것입니다. 서면 설명과 코드 예제를 통해 논리를 구성하고 데이터 품질을 보장하며 다른 데이터 전문가와 효과적으로 협업하는 방법을 배울 수 있습니다. 무엇을 배울 것인가: - dbt 워크플로우의 핵심 개념과 현대 데이터 스택에서의 역할을 이해합니다. - SQL을 사용하여 모듈식 데이터 모델을 구축하여 원시 정보를 분석 가능한 테이블로 변환 - 자동화된 테스트를 구현하여 데이터 무결성을 검증하고 이해관계자에게 알려지기 전에 문제를 식별합니다. - 버전 제어 원칙과 기본 CI/CD 패턴을 데이터 변환에 적용 - 투명성과 팀 협업을 향상시키기 위해 프로젝트 문서를 생성하고 유지 관리 - 실체화 전략과 효율적인 코딩 패턴을 통해 성능 최적화를 실습 이 과정은 모델링, 테스트, 문서화 기법의 실제 적용에 들어가기 전에 필수 용어와 구조 정의로 시작합니다. 이 기초 지식을 통해 자신감을 가지고 데이터 프로젝트에 기여할 수 있습니다. 이 교육 과정은 SQL에 대한 기본적인 이해를 갖추고 데이터 변환 기술을 현대화하고자 하는 데이터 엔지니어링, 분석 또는 데이터 과학 초보자를 위해 설계되었습니다. 명령줄 도구에 대한 이전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 dbt의 기본 사항을 숙지하여 더욱 안정적인 데이터 파이프라인을 구축하십시오.