|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/dbt-cloud/
课程评论：没有评论
Coursera 课程《Cloud 中的 data build tool (dbt Cloud)》课程总结 本课程深入讲解了 dbt Cloud 的各项功能和应用，旨在帮助学员掌握使用 dbt Cloud 在云数据仓库中进行高效数据转换和部署的技能。 **核心内容涵盖：** * **dbt Cloud 基础与模型构建：** 介绍 dbt Cloud 的基本概念，以及如何创建和实现数据模型。 * **数据转换的材质化（Materializations）：** 详细讲解 Table、View、Incremental 和 Ephemeral 等多种材质化策略，以及它们在数据仓库中的应用。 * **测试用例与数据质量：** 教授如何在开发过程中进行有效的测试，包括使用 `schema.yml` 文件和 Sources 进行各种场景的测试，以确保数据质量。 * **数据管理与集成：** 涵盖如何创建 Seeds（种子数据）和 Sources（数据源），管理 Snapshots（快照），以及如何创建 Hooks（钩子）来自动化任务。 * **高级特性与可重用性：** 深入理解 Jinja 和 Macros 的用法，实现代码的重用和逻辑的灵活运用。 * **项目部署与生产化：** 讲解完整的部署流程，包括如何连接 AWS RDS PostgreSQL 实例，实现项目到生产环境的部署。 * **dbt 项目配置：** 深入理解 `dbt_project.yml` 和 `schema.yml` 文件的作用和配置方法。 * **变量与动态化：** 学习如何定义全局和局部变量，以及在运行时动态设定变量，实现动态 schema 生成和数据库对象的动态创建。 * **SQL 优化：** 教授如何通过 SQL 高效地进行数据转换。 * **模型引用与交互：** 详细介绍模型之间的引用方式，以及如何与 PostgreSQL 数据库进行交互。 **课程目标：** 完成本课程后，学员将熟练掌握 dbt Cloud 的核心能力，能够使用简单的 SQL 语句在数据仓库中进行数据转换，有效地管理测试用例，并将 dbt 项目成功部署到生产环境。 **目标学员：** 本课程适合数据工程师、ETL 架构师、ETL 开发人员、数据分析师、数据科学家、BI 开发人员、数据库开发人员、数据集成专家、数据架构师，以及任何希望提升数据工程和分析技能的专业人士。
This course provides detailed lectures on dbt Cloud, applying transformations using Sql Statements, performing the test cases during development and deploying the project into Production environment.Topics covered in the course are,ModelsMaterializations Tests VariablesSourcesSeedsSnapshotsHooksJinjaMacrosDeploymentsIn detail the course includes, Introduction of Models and implementation, Materializations (Table, View, Incremental and Ephemeral) , Tests cases with various scenarios using schema.yml file as well as within Sources , creating Seeds and Sources, managing Snapshots, creating Hooks, utilizing Jinja and Macros, Deployment process, defining connection with AWS RDS PostgreSql instance, various methods to develop a model, referencing the models, deep understanding of dbt_project.yml and schema.yml files, reusability models and functions, efficient way of transformations using Sql, defining global and local variables, defining the variables during run time, interacting with PostgreSql, dynamic schema generation, dynamic, database object creation .etc,.By the end of the course, you will have a proficient knowledge on dbt Cloud, transforming the data in a data warehouse using simple Sql statements, managing the test cases and deploying the project into production environment.This course is meant for Data Engineers, ETL Architects, ETL Developers, Data Analysts, Data Scientists, BI Developers, Database Developers, Data Integration Specialists, Data Architects and whoever need to enhance their skill in the field of data engineering and analytics
