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Case Study: dbt के साथ E-Commerce Data Models बनाना
उन्नतकौशल स्तर
अपडेट किया गया 01/2026
dbtData Engineering4 घंटे7 वीडियो31 अभ्यास2,750 XP3,265उपलब्धि का प्रमाण पत्र
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व्यवसाय के लिए आज़माएँपाठ्यक्रम विवरण
अपना प्रोजेक्ट सेट अप करें और डेटा का अन्वेषण करें
एक dbt प्रोजेक्ट सेट अप करके और एक वास्तविक ई-कॉमर्स डेटासेट के साथ काम करके शुरुआत करें। आप कच्चे डेटा को संरचित करेंगे, प्रोफ़ाइल कॉन्फ़िगर करेंगे, और सिंटैक्स समस्याओं को डिबग करेंगे, साथ ही प्रत्येक रूपांतरण चरण के पीछे के व्यावसायिक संदर्भ की समझ भी प्राप्त करेंगे।मॉडल बनाएं और सत्यापित करें
स्केलेबल स्टेजिंग मॉडल बनाना सीखें और अपने डेटासेट को सटीक तथा विश्लेषण-तैयार सुनिश्चित करने के लिए डेटा गुणवत्ता जाँच लागू करें। आप प्रमुख व्यावसायिक प्रश्नों के उत्तर देने के लिए एक मजबूत आधार तैयार करेंगे।Jinja के साथ स्वचालन करें
Jinja का उपयोग करके पुन: प्रयोज्य, रखरखाव योग्य कोड लिखना सीखकर पाठ्यक्रम पूरा करें। आप वेरिएबल्स, कंट्रोल फ्लो, और लूप्स का उपयोग करके DRY (Don't Repeat Yourself) सिद्धांत का पालन करेंगे ताकि अपने dbt वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित कर सकें।पूर्व आवश्यकताएं
Data Manipulation in SQLIntermediate dbt1
dbt सेटअप करना
एक dbt प्रोजेक्ट को शून्य से बनाकर अभ्यास कीजिए। अलग-अलग प्रकार का डेटा dbt प्रोजेक्ट में लोड करने और विभिन्न स्टेजिंग dbt मॉडल सेटअप करने के अपने कौशल लागू कीजिए। यह अध्याय ELT प्रोसेस के E और L हिस्सों पर केंद्रित है।
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dbt मॉडल बनाना
dbt डेटा मॉडलिंग की बारीकियों में गहराई से उतरें। शुरुआती स्टेजिंग मॉडलों से लेकर अंतिम डेटा मार्ट मॉडलों तक पाइपलाइन बनाइए, ताकि अहम बिज़नेस जरूरतों के जवाब दिए जा सकें। इसी दौरान, डेटा क्वालिटी में गिरावट से बचाव के लिए डेटा टेस्ट बनाना भी सीखें।
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Jinja के साथ dbt को बेहतर बनाना
Jinja के साथ अपने dbt प्रोजेक्ट्स को बेहतर बनाना सीखें—कोड को सरल बनाकर, दोहराव घटाकर, और मेंटेन करने योग्यता बढ़ाकर। आप वैरिएबल, लूप, और मैक्रोज़ का उपयोग करके ज़्यादा कुशल ट्रांसफॉर्मेशन वर्कफ़्लोज़ बनाना प्रैक्टिस करेंगे।
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