Aноним
- #1
[inzhenerka.tech] Симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt для инженеров и аналитиков данных (Павел Рословец)
- Ссылка на картинку

Курс «Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt» - это практическая программа, которая помогает освоить одну из ключевых технологий современной аналитики данных. Вы научитесь строить хранилища и трансформации на dbt, применять лучшие практики DataOps, автоматизировать процессы и обеспечивать качество данных.
Обучение построено в формате «миссий» - пошаговых заданий, которые ведут от базовой настройки проекта и подключения к PostgreSQL до продвинутых сценариев с макросами, CI/CD и семантическим слоем. В процессе вы освоите инкрементальные обновления, работу с пакетами dbt, тестирование свежести и качества данных, перенос legacy-SQL в современную архитектуру и деплой в продакшн. Дополнительно разберёте использование DuckDB и интеграцию с оркестраторами вроде Airflow и Dagster.
Программа курса:
Миссия 1. Кто такой Analytics Engineer - бесплатно
Введение в dbt: основы моделирования данных - бесплатно
Миссия 2. Ускоряем обучение с GPT - бесплатно
Миссия 3. Настраиваем dbt Cloud - бесплатно
Миссия 4. Создаем проект dbt
Миссия 5. Деплоим таблицы и представления из dbt
Миссия 6. Инкрементально обновляем большие таблицы из
Миссия 7. Создаем таблицы из csv файлов
Миссия 8. Автоматизируем проект с помощью макросов
Миссия 9. Data Quality: тестируем качество моделей
Миссия 10. Создаем каталог данных и внедряем контракты
Миссия 11. Используем сторонние пакеты для решения сложных задач
Миссия 12. Настраиваем семантический слой для автоматической агрегации и BI
Миссия 13. Переносим легаси SQL код в dbt
Миссия 14. Запускаем локальный dbt + DuckDB для быстрой обработки файлов
Миссия 15. Деплоим проект в продакшн: Ci/Cd
Эпилог. Продаем себя как инженера аналитики
Обучение построено в формате «миссий» - пошаговых заданий, которые ведут от базовой настройки проекта и подключения к PostgreSQL до продвинутых сценариев с макросами, CI/CD и семантическим слоем. В процессе вы освоите инкрементальные обновления, работу с пакетами dbt, тестирование свежести и качества данных, перенос legacy-SQL в современную архитектуру и деплой в продакшн. Дополнительно разберёте использование DuckDB и интеграцию с оркестраторами вроде Airflow и Dagster.
Программа курса:
Миссия 1. Кто такой Analytics Engineer - бесплатно
Введение в dbt: основы моделирования данных - бесплатно
Миссия 2. Ускоряем обучение с GPT - бесплатно
Миссия 3. Настраиваем dbt Cloud - бесплатно
Миссия 4. Создаем проект dbt
Миссия 5. Деплоим таблицы и представления из dbt
Миссия 6. Инкрементально обновляем большие таблицы из
Миссия 7. Создаем таблицы из csv файлов
Миссия 8. Автоматизируем проект с помощью макросов
Миссия 9. Data Quality: тестируем качество моделей
Миссия 10. Создаем каталог данных и внедряем контракты
Миссия 11. Используем сторонние пакеты для решения сложных задач
Миссия 12. Настраиваем семантический слой для автоматической агрегации и BI
Миссия 13. Переносим легаси SQL код в dbt
Миссия 14. Запускаем локальный dbt + DuckDB для быстрой обработки файлов
Миссия 15. Деплоим проект в продакшн: Ci/Cd
Эпилог. Продаем себя как инженера аналитики
Показать больше
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый контент.