从零开始学习 DBT
学习 DBT 的完整指南，包括将其连接到数据仓库
讲师：Jeremy Holtzman
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你会学到什么
- 将 DBT 连接到 Snowflake 或其他数据库
- 创建使用一致逻辑的 SQL 转换
- 测试 SQL 转换和基础数据
- 按计划运行转换
- 为缓慢变化的维度表添加快照
- 在开发环境中测试您的代码
- 学习 DBT 最佳实践
- 高级 DBT 主题
要求
- 数据库
- Github
- 能够在命令行中工作
描述
你会学到什么
欢迎来到本课程，从头开始学习 DBT。DBT 让您可以在数据上构建一个转换系统，具有测试、计划运行、多个环境、灵活性等等，而无需工程师团队来设置和管理您的工作流程。在本课程结束时，您将拥有：
- 在本地和云端设置 DBT
- 将 DBT 连接到Snowflake（或您选择的数据仓库）
- 对数据创建自己的 SQL 转换
- 测试你的转换
- 快照您的数据以跟踪您的数据如何随时间变化
- 学习 DBT 最佳实践
在本课程中，您将获得所需的汇总信息，以便您可以快速在数据管道（或全新的数据仓库）中实施 DBT。
为什么你应该学习 DBT
DBT 并不是大多数数据科学家或分析师认为要学习的首要技术技能之一。它不像机器学习算法那么令人兴奋，也不像花哨的数据可视化那样容易炫耀。
但 DBT 是任何数据科学家或分析师的绝对基本技能，因为它具有所有功能。由于 DBT 非常灵活，几乎有无数种方法可以将 DBT 集成到您的数据架构中。DBT 为您提供的所有数据科学家和分析师都应该在其工作中使用的一些功能包括：
- 在一个位置为您的分析创建一致的聚合
- 持续测试您的转换和基础数据
- 按计划运行数据转换
- 在 DEV 环境中测试您的代码
关于 DBT
DBT 是现代分析工程的先驱。DBT 将软件工程原理应用于分析代码，这种方法可以显着提高您作为数据分析师的影响力。他们认为数据分析师是现代数据驱动型企业中最有价值的员工，他们构建的工具使分析师能够拥有整个分析工程工作流程。
本课程适合谁：
- 希望改善数据管道的数据分析师和科学家
- 对学习数据工程感兴趣的准数据科学家和分析师
- 希望了解 DBT 功能的数据分析经理
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