Course Outline

소개

  • DBT 철학과 원리 / DBT란?
  • DBT와 기존 ETL
  • dbt 기능 및 아키텍처 개요
  • dbt를 넘어서: dbt Cloud란 무엇인가요?

DBT 클라우드 이해

  • dbt Cloud의 dbt 프로젝트 수명주기
  • dbt Cloud가 데이터 웨어하우징 및 변환 워크플로에 적합한 방식

dbt Cloud 시작하기

  • dbt Cloud에서 개발 환경 설정
  • dbt Cloud를 데이터 웨어하우스에 연결
  • dbt Cloud에서 dbt 프로젝트 생성
  • dbt Cloud에서 dbt 명령 실행
  • dbt Cloud의 dbt 프로젝트에서 팀원과 협업

DBT 모델 작업

  • DBT 모델 이해
  • DBT 모델 구축
  • dbt를 사용하여 데이터 변환
  • dbt에서 증분 모델 작업
  • dbt에서 매크로 및 사용자 정의 함수 구현

dbt Cloud에서 dbt 프로젝트 관리

  • dbt Cloud 인터페이스를 사용하여 프로젝트 관리 및 배포
  • 일정 생성 및 dbt 작업 트리거
  • dbt Cloud에서 환경 생성 및 관리
  • dbt 프로젝트를 프로덕션에 배포
  • 알림 및 경고 설정

dbt Cloud를 다른 도구와 통합

  • Git 및 버전 제어와 함께 dbt Cloud 사용
  • dbt Cloud를 다른 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 및 변환 도구와 통합

문제 해결 및 디버깅

  • dbt Cloud에서 dbt 프로젝트를 디버그하고 문제를 해결하는 방법
  • 로그를 사용하여 문제 진단
  • dbt Cloud 프로젝트 유지 관리 모범 사례

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 데이터 모델링에 대한 이해와 SQL
  • SQL 및 명령줄 인터페이스(CLI) 사용 경험
  • Python 프로그래밍 경험

청중

  • 데이터 엔지니어
  • 데이터 분석가
  • 데이터 과학자
 21 Hours

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