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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/analytics-engineering-en-google-cloud-con-dbt/
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**课程名称：** Google Cloud 上的分析工程与 DBT **课程概述：** 本课程将介绍一种新的数据仓库数据转换方法，这种方法已被 Spotify、GitLab、JetBlue、Canva 等众多全球知名公司所采用。 **课程内容：** **模块一：课程介绍** * 课程介绍 * 讲师介绍 **模块二：分析工程及 ETL / ELT 方法** * 什么是分析工程？ * 分析工程类比 * ETL 和 ELT 方法 **模块三：BigQuery 和 DBT 基础** * BigQuery 介绍 * 什么是 DBT？ * 创建 DBT Cloud 账户 * 在 BigQuery 中创建数据集和 服务账户 **模块四：在 DBT Cloud 中创建首个项目** * 在 DBT Cloud 中创建项目 * DBT Cloud 的文件夹结构 * 模型 `my_first_dbt_model` 详解 * 模型 `my_second_dbt_model` 详解 * `schema.yml` 和数据质量规则详解 * 数据质量包管理：`dbt_expetactions` * `dbt build` 命令 * 为 DBT Cloud 项目生成文档 * 确认 GIT 仓库中的更改 **模块五：第二个项目：使用 DBT 转换 Stack Overflow 数据** * 项目介绍 * 在 BigQuery 中创建数据集和表 * 从 GitHub 仓库创建 DBT Cloud 项目 * 项目内容和数据血缘 * `sources.yml` 文件（原始数据）详解 * staging 文件夹内容详解 * 增量模型 `stg_users` 详解 * marts 文件夹内容详解 * GitHub Pull Request * 为 DBT Cloud 项目创建 Environment 和 Job **模块六：使用 Shipyard 编排数据流** * 创建 Shipyard 新账户 * 在 DBT Cloud 中创建 Service Token，并在 Shipyard 中创建数据流 **模块七：使用 Looker Studio 进行数据可视化** * 在 Looker Studio 中创建 BigQuery 统计图表
En este curso aprenderemos un nuevo enfoque para transformar datos en nuestros Data Warehouse que ya están adoptando grandes empresas en el mundo como Spotify, GitLab, jetBlue, CANVA, y otras muchas más.El temario del curso será el siguiente:Módulo I: Introducción al cursoPresentación del cursoPresentación del instructorMódulo II: Analytics Engineering y enfoques ETL / ELT¿Qué es Analytics Engineering?Analogía de Analytics EngineeringEnfoques ETL y ELTMódulo III: Fundamentos de BigQuery y DBTBigQuery¿Qué es DBT?Creación de cuenta en DBT CloudCreación de dataset en BigQuery y Service AccountMódulo IV: Creando mi primer proyecto en DBT CloudCreando proyecto en DBT CloudEstructura de carpetas en DBT CloudExplicación modelo: my_first_dbt_modelExplicación modelo: my_second_dbt_modelExplicación: schema.yml y reglas de calidad de datosManejo de paquetes para calidad de datos: dbt_expetactionsComando: dbt buildGenerando la documentación para nuestro proyecto en DBT CloudConfirmando cambios en el repositorio de GITMódulo V: Segundo proyecto: Transformando datos de stackoverflow con DBTExplicación del proyectoCreando un dataset y tablas en BigQueryCreando proyecto en DBT Cloud desde un repositorio de GithubContenido del proyecto y linaje de datosExplicación archivo sources.yml (datos crudos)Explicación contenido carpeta stagingModelo incremental stg_usersExplicación contenido carpeta martsPull Request en GithubCreación de Environment y Job para ejecutar un proyecto de DBT CloudMódulo VI: Orquestando flujos de datos con ShipyardCreando nueva cuenta en ShipyardCreación de Service Token en DBT Cloud y flujo de datos en ShipyardMódulo VII: Visualización de datos en Looker StudioCreando gráfico estadístico en Looker Studio desde BigQuery
