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Corso

Case Study: creazione di modelli di dati E‑Commerce con dbt

AvanzatoLivello di competenza
Aggiornato 01/2026
Impara come trasformare i dati grezzi in modelli puliti e affidabili con dbt attraverso esercizi pratici e realistici.
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dbtData Engineering
4 h
7 video
31 Esercizi
2,750 XP
3,144
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Descrizione del corso

Trasforma i dati grezzi in modelli puliti e affidabili usando dbt (Data Build Tool), un moderno framework di trasformazione basato su SQL che usano i team di dati di tutto il mondo. Questo corso pratico con casi di studio è pensato per chi sta iniziando e vuole imparare cose utili nella vita di tutti i giorni con esercizi pratici guidati. Configurerai il tuo ambiente dbt, modellerai i dati su larga scala e scriverai codice riutilizzabile usando le funzionalità integrate di dbt.

Prepara il tuo progetto e dai un'occhiata ai dati

Inizia creando un progetto dbt e lavorando con un vero set di dati di e-commerce. Strutturerai i dati grezzi, configurerai i profili e risolverai i problemi di sintassi, mentre capirai meglio il contesto aziendale dietro ogni fase della trasformazione.

Costruire e verificare modelli

Impara a creare modelli di staging scalabili e ad applicare controlli di qualità dei dati per assicurarti che i tuoi set di dati siano accurati e pronti per l'analisi. Metterai le basi giuste per rispondere alle domande più importanti sul business.

Automatizza con Jinja

Finisci il corso imparando a usare Jinja per scrivere codice che puoi riutilizzare e mantenere. Userai variabili, flusso di controllo e loop per seguire il principio DRY (Don't Repeat Yourself, non ripeterti) e semplificare il tuo flusso di lavoro dbt.

Prerequisiti

Data Manipulation in SQLIntermediate dbt
1

Configurare dbt

Esercitati a creare un progetto dbt da zero. Metti in pratica le tue abilità nel caricare diversi tipi di dati nel progetto dbt e nell’impostare vari modelli di staging. Questo capitolo si concentra sulle parti E e L del processo ELT.
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2

Creare modelli dbt

Approfondisci la modellazione dei dati con dbt. Costruisci la pipeline, dai modelli di staging preliminari fino ai modelli del data mart finale per rispondere a esigenze di business cruciali. Lungo il percorso, farai esperienza nel creare test sui dati per prevenire derive nella qualità dei dati.
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