Certificazione dbt: guida dettagliata

L’uso di dbt è aumentato e le certificazioni dbt sono emerse come una credenziale potenzialmente preziosa nell’analytics engineering. Man mano che le organizzazioni adottano dbt per gestire trasformazioni, test e documentazione, i professionisti certificati ottengono riconoscimento per la loro competenza.

In questa guida esplorerò le certificazioni offerte da dbt e alcuni aspetti a cui prestare attenzione. Tratterò le aree su cui prepararti, i requisiti, i percorsi formativi, le competenze pratiche, le strategie d’esame e le tecniche di preparazione sul campo.

Se stai iniziando ora il tuo percorso verso la certificazione dbt, ti consiglio lo skill track dbt Fundamentals, che ti fornirà le basi necessarie per certificarti. 

Cosa sono le certificazioni dbt?

Fonte: dbt

Le certificazioni dbt sono credenziali professionali pensate per convalidare le competenze nell’uso di dbt per l’analytics engineering. Confermano la tua capacità di progettare, testare e mantenere trasformazioni SQL modulari all’interno di un flusso di lavoro in produzione.

Ottenere una certificazione dbt può aiutarti a dimostrare la tua esperienza, distinguerti in mercati competitivi e allinearti alle pratiche del modern data stack.

Perché ottenere la certificazione dbt?

In qualsiasi competenza tecnica, la certificazione porta credibilità e riconoscimento professionale.

Piuttosto che limitarti a dire di avere esperienza con dbt, perché non metterti alla prova ottenendo una certificazione che possa arricchire il tuo CV?

Ecco alcuni motivi per cui dovresti certificarti:

• Reputazione e credibilità: convalida le tue competenze tecniche, rendendoti più affidabile per datori di lavoro e clienti.
• Opportunità di carriera: i professionisti certificati godono di maggiore spendibilità e domanda nei ruoli data.
• Fiducia e sicurezza: possedere una certificazione riconosciuta rassicura datori di lavoro e clienti sulle tue capacità.

Tipi di formazione e certificazione dbt

Ci sono diversi percorsi per apprendere e prepararsi alla certificazione:

• Corsi on-demand: formazione self-paced tramite Introduction to dbt di DataCamp, dbt Fundamentals skill track o Intermediate dbt.
• Workshop live: sessioni interattive guidate da istruttori.
• Bootcamp: programmi intensivi che offrono formazione end-to-end.

Sul sito dbt sono evidenziati due percorsi di certificazione principali:

1. dbt Analytics Engineering Certification (di dbt Labs)

Fonte: dbt

La certificazione Analytics Engineering di dbt è la credenziale ufficiale di dbt Labs che convalida le competenze di un professionista nell’uso di dbt per l’analytics engineering.

È pensata per dimostrare che sai applicare le best practice di dbt in progetti reali di trasformazione dei dati, garantendo dati accurati, ben modellati e documentati per le analisi a valle.

Il contenuto è incentrato sui workflow core di dbt, sul modeling SQL, sui test e sulla documentazione.

La certificazione è rivolta a:

• Analytics Engineer che usano dbt quotidianamente in produzione.
• Data Analyst che vogliono fare un salto di qualità imparando pratiche ingegneristiche.
• Data Engineer che desiderano convalidare le proprie competenze in trasformazioni orientate all’analytics.

2. dbt Architect Certification (di dbt Labs)

La certificazione Architect di dbt dimostra che sai configurare, gestire e ottimizzare dbt per team di analytics engineering a livello enterprise. È meno incentrata sulla scrittura di modelli SQL e più su infrastruttura, amministrazione e governance.

È molto più focalizzata sullo scaling, sull’orchestrazione e sulla gestione di dbt Cloud in ambienti enterprise.

Inoltre, puoi considerare corsi specialistici e mirati alle competenze, come macro, strategie di testing o formazione specifica per piattaforma (ad es. Snowflake, BigQuery) per supportare la preparazione. 

Questo renderà la tua esperienza di apprendimento più completa.

Requisiti per la certificazione dbt

Per iniziare il percorso di certificazione, dovrai prima considerare alcuni requisiti.

Questi variano tra le due principali certificazioni:

1. dbt Analytics Engineering Certification (di dbt Labs):

Per la certificazione Analytics Engineering, è richiesta una conoscenza di base di SQL e almeno 6 mesi di esperienza con dbt (Core o Cloud).

2. dbt Architect Certification (di dbt Labs)

Secondo la guida allo studio di dbt Labs, si raccomanda un certo livello di competenza in SQL e almeno sei mesi di esperienza nell’amministrazione di un account dbt Enterprise. 

Sebbene non sia strettamente necessario per iscriversi all’esame di certificazione, avere questa esperienza di amministrazione dbt può rendere lo studio più fluido.

Corsi richiesti e training sulle competenze

Prepararsi a una certificazione dbt è fondamentale per superare l’esame correlato. I corsi richiesti includono un mix di basi teoriche ed esercizi pratici che riflettono i workflow reali.

La certificazione copre un ampio set di competenze tecniche:

• Argomenti core di dbt: data modeling, test e documentazione.
• Competenze pratiche: uso di ref(), modelli incrementali, macro e templating Jinja.
• Workflow specifici di piattaforma: dbt Cloud e funzionalità come scheduling e hosting della documentazione.
• Competenze supplementari: padronanza di SQL, Git/version control e fondamenti di data warehouse.

Ecco gli argomenti specifici richiesti per ciascuna certificazione:

Argomenti dell’esame dbt Analytics Engineering Certification:

• Sviluppo di modelli dbt
• Comprensione della governance dei modelli dbt
• Debug degli errori di data modeling
• Gestione delle pipeline di dati
• Implementazione dei test dbt
• Creazione e mantenimento della documentazione dbt
• Implementazione e manutenzione di dipendenze esterne
• Uso dello stato di dbt

Argomenti dell’esame dbt Architect Certification:

• Configurazione delle connessioni del data warehouse in dbt
• Configurazione delle connessioni Git in dbt
• Creazione e manutenzione degli ambienti dbt
• Creazione e manutenzione delle definizioni dei job
• Configurazione della sicurezza e delle licenze in dbt
• Impostazione di monitoraggio e avvisi per i job
• Configurazione di un dbt mesh e uso di riferimenti cross-project
• Configurazione e utilizzo di dbt Catalog (in precedenza dbt Explorer)

Prepararsi alla certificazione dbt

La preparazione richiede un equilibrio tra teoria e pratica. Consiglio diversi approcci per arrivare pronti all’esame di certificazione.

• Piani di studio strutturati: suddividi gli argomenti settimana per settimana.
• Risorse ufficiali: corsi dbt Learn, documentazione ufficiale e sandbox di dbt Cloud.
• Risorse di terze parti: corsi DataCamp, guide allo studio, domande pratiche e tutorial su YouTube.
• Apprendimento in community: unisciti allo Slack di dbt, partecipa a gruppi di studio e impara dai pari.

Se sei nuovo in dbt, prendi in considerazione il corso di DataCamp Introduction to dbt e lo skill track dbt Fundamentals per assicurarti di avere tutte le basi giuste, come creare data model e gestirli nelle pipeline di dati.

Tecniche di preparazione hands-on

Per comprendere meglio i concetti necessari a superare l’esame, ti servirà della vera esperienza pratica.

Una strategia di preparazione da adottare è combinare la comprensione concettuale (ad es. sapere cosa sono le materializzazioni e quando usarle) con l’esperienza pratica (ad es. costruire modelli incrementali nel tuo warehouse).

L’esperienza pratica è fondamentale, ed ecco alcune aree a cui prestare attenzione:

• Costruisci progetti di pratica: configura le sorgenti, crea modelli di staging e di fact e implementa la logica incrementale.
• Lavora con CLI e cloud: familiarizza con gli strumenti da riga di comando e i workflow di dbt Cloud.
• Padroneggia la documentazione: scrivi file schema.yml, blocchi doc ed esegui data test.
• Familiarità con la terminologia: rivedi concetti chiave come “lineage”, “materializations” e “snapshots”.

Ad esempio, nella certificazione Analytics Engineering potresti ricevere domande su problemi legati ai modelli incrementali.

In tal caso, dovrai saperci lavorare e produrre codice come questo:

Esempio: codice di un modello incrementale

{{ config(materialized='incremental', unique_key='id') }}

SELECT id, event_type, created_at
FROM {{ ref('stg_events') }}

{% if is_incremental() %}
  WHERE created_at > (SELECT MAX(created_at) FROM {{ this }})
{% endif %}

Cerca di padroneggiare concetti come la logica incrementale tramite l’uso pratico in SQL prima di sostenere l’esame.

Struttura e strategia dell’esame di certificazione dbt

Vediamo ora alcune informazioni chiave sull’esame che sosterrai.

1. Esame dbt Analytics Engineering Certification

Ecco alcuni dettagli chiave sull’esame:

• Durata: 2 ore
• Formato & Registrazione: online con supervisione
• Numero di domande: 65
• Versione supportata: dbt core 1.7
• Punteggio di superamento: 65% o superiore. Conoscerai il tuo punteggio immediatamente al termine dell’esame.
• Prezzo: $200
• Lingua: Inglese
• Scadenza della certificazione: la certificazione ha validità 2 anni.
• Browser supportati: Browser Caveon Web: Google Chrome (consigliato), Microsoft Edge, Mozilla Firefox e Safari (Mac).

2. Esame dbt Architect Certification

Ecco alcuni dettagli chiave sull’esame:

• Durata: 2 ore
• Formato & Registrazione: online con supervisione
• Lunghezza dell’esame: 65 domande
• Punteggio di superamento: 65% o superiore. Conoscerai il tuo punteggio immediatamente al termine dell’esame.
• Prezzo: $200
• Lingua: Inglese
• Validità della certificazione: la certificazione ha validità 2 anni.
• Browser supportati: Browser Caveon Web: Google Chrome (consigliato), Microsoft Edge, Mozilla Firefox e Safari (Mac).

L’esame segue un sistema a punti. Ogni risposta corretta vale 1 punto e quelle errate 0. Ogni domanda ha lo stesso peso.

Tieni presente che nell’esame saranno incluse alcune domande non valutate, che non ti verranno indicate. Queste domande non conteranno per il punteggio, quindi fanne tesoro.

Ecco le tipologie di domande che ti verranno poste:

• Scelta multipla
• Riempimento spazi
• Matching
• Hotspot
• Build list
• Discrete Option Multiple Choice (DOMC)

Ecco, ad esempio, come appare una domanda di tipo build list:

Fonte: Caveon

Puoi ripetere l’esame se non lo superi, pagando una quota di registrazione per ogni nuovo tentativo.

Strategia per l’esame dbt

Come per qualsiasi altro esame, ci sono approcci utili da adottare durante lo svolgimento.

Ecco alcuni consigli che potrebbero aiutarti:

• Leggi attentamente ogni domanda.
• Gestisci il tempo: ~1–2 minuti per domanda.
• Contrassegna e rivedi le domande difficili.

Costi della certificazione dbt

La certificazione prevede un esame, quindi l’iscrizione comporta una quota di registrazione.

Inoltre, per le risorse didattiche, prevedi di spendere qualcosa in più per la preparazione.

Ecco alcuni costi possibili:

• Quota di candidatura/esame: di solito $200.
• Costi aggiuntivi: corsi di preparazione opzionali (abbonamento DataCamp $25/mese), bootcamp o libri di testo.
• Investimento totale: tipicamente $200 - $300, a seconda del metodo di preparazione.

Rinnovo e mantenimento della certificazione dbt

Per mantenere la certificazione, dovrai rinnovarla ogni 2 anni. Per restare al passo con gli ultimi cambiamenti e requisiti, cerca di rimanere attivo con le release di dbt.

Impatto sulla carriera e domanda di mercato per le certificazioni dbt

Man mano che le organizzazioni modernizzano i loro data stack, la domanda di professionisti dbt certificati è cresciuta significativamente.

Può essere un ottimo modo per posizionarti come professionista molto ricercato in un settore in rapida crescita.

Ecco alcuni potenziali vantaggi del tentare le certificazioni dbt:

• Crescita professionale: i professionisti certificati spesso avanzano verso ruoli di analytics engineering o di leadership.
• Premialità salariali: i datori di lavoro valutano la certificazione come indicatore di competenza, spesso associato a retribuzioni più alte.
• Prospettive di consulenza: consulenti indipendenti e freelance beneficiano della credibilità sul mercato.
• Benefici organizzativi: personale certificato rafforza i workflow e accresce la reputazione dell’azienda.

Se sei un data analyst, una certificazione dbt può segnalare che hai padroneggiato sia le competenze tecniche sia le best practice dell’analytics engineering. 

Questo può accelerare la crescita di carriera aprendo le porte a ruoli più senior, come:

• Analytics Engineer
• Data Engineer
• BI Developer
• Analytics Consultant

Sfide comuni e strategie di successo

Prepararsi e sostenere un esame di certificazione dbt può sembrare impegnativo, soprattutto se è la tua prima certificazione tecnica. 

Se parti da zero, potresti imbatterti in molti termini tecnici confusi o nella mancanza di esperienza pratica. 

Anticipare queste sfide e applicare strategie strutturate può rendere il percorso più semplice e fruttuoso.

Ecco alcuni aspetti a cui prestare attenzione:

• Terminologia tecnica: dbt ha un proprio vocabolario, come models, sources, seeds ed exposures, che può sopraffare i nuovi studenti. Malintendere questi termini può portare a errori sia in pratica che all’esame.
• Errori di configurazione e sintassi: due punti fuori posto in YAML, indentazione errata o un’espressione Jinja applicata male sono tra gli ostacoli più comuni in pratica. Questi piccoli errori possono far fallire le build.
• Eccesso di teoria: leggere la documentazione senza applicarla a progetti reali può creare un divario tra conoscenza concettuale e abilità pratiche.
• Pressione del tempo in esame: talvolta si sottovaluta quanto tempo richiedano le domande scenario-based o pratiche, con risposte affrettate e incomplete.

Strategie di studio che puoi usare includono:

• Flashcard di glossario: costruisci un glossario personale o usa flashcard per interiorizzare la terminologia dbt. Rivederle ogni giorno aiuta a fissare i concetti chiave.
• Pratica in ambienti reali: configura un progetto dbt nel tuo warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift o anche Postgres in locale). Sperimenta con modelli, test e materializzazioni finché il workflow non diventa naturale.
• Debug come apprendimento: considera ogni errore di configurazione o sintassi come un’opportunità per imparare. Tieni un “journal di troubleshooting” per tracciare errori comuni e soluzioni: aiuta memoria e sicurezza.
• Simulazioni e pratica cronometrata: simula le condizioni dell’esame impostando un timer e lavorando su domande o esercizi pratici. Aumenta la familiarità con i tempi e riduce lo stress il giorno della prova.

Quando una certificazione basata sul ruolo può essere più adatta

Le certificazioni dbt sono certamente preziose per convalidare competenze specifiche sullo strumento. Tuttavia, spesso si concentrano principalmente sui workflow di analytics engineering all’interno dell’ecosistema dbt. Se vuoi dimostrare capacità più ampie, end-to-end, di data engineering, oltre al modeling e alla trasformazione, una certificazione basata sul ruolo come la Data Engineer Certification di DataCamp può offrire un’alternativa più pratica.

Se gli esami dbt testano la profondità in modeling, governance e amministrazione di dbt Cloud, una certificazione basata sul ruolo valuta il set di competenze più ampio atteso nei ruoli professionali di data engineering: gestione dati in SQL, ingestion, pulizia e validazione, e sviluppo di pipeline in Python. 

Questo contesto aggiuntivo può essere utile se il tuo obiettivo è mostrare di saper applicare i concetti di analytics engineering all’interno di una pipeline dati completa, e non solo in un singolo strumento.

Inoltre, la struttura di una certificazione basata sul ruolo, che combina esami teorici a tempo con una valutazione pratica, aiuta a dimostrare competenza applicata in attività allineate al lavoro su progetti reali. 

Se punti a costruire o a passare a ruoli di data engineering, questo ambito più ampio può fornire un segnale più completo della tua job-readiness. Le certificazioni DataCamp sono disponibili gratuitamente come parte dell’abbonamento DataCamp Premium, che parte da $25/mese.