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コース

ケーススタディ: dbt で構築する Eコマースのデータモデル

上級スキルレベル

更新日 2026/01

実践的な現場演習で、dbtを使い生データをクリーンで信頼できるモデルへ変換する方法を学びます。

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コース説明

前提条件

Data Manipulation in SQL Intermediate dbt

1

Setting up dbt

Get practice building a dbt project from the ground up. Apply your skills at loading different types of data into the dbt project and setting up a variety of staging dbt models. This chapter focuses on the E and L parts of the ELT process.

Introducing the dbt case study

Check dbt installation

Initialize the dbt project

Setting up the dbt project and loading data

Load distribution center as a dbt seed file

Create distribution center staging model

Load and create user model via dbt source

More practice with dbt source and staging models

Debug common errors

チャプター開始

2

Building dbt models

Dive deep into the weeds of dbt data modeling. Build the data pipeline from preliminary staging models to the final data mart models for answering critical business needs. Along the way, get experience creating data tests to guardrail against data quality drift.

Creating dbt descriptions and tests

Add dbt column descriptions

Add dbt column tests

Building dbt data marts and snapshot models

Refresher on dbt model hierarchy

Create mart model for customers

Create mart model for products

Debugging common errors

Debugging more errors

Building dbt snapshot models

チャプター開始

3

Improving dbt with Jinja

Learn to enhance your dbt projects with Jinja by streamlining code, reducing redundancy, and improving maintainability. You'll practice using variables, loops, and macros to build more efficient transformation workflows.

Introducing Jinja with dbt

Warming up with dbt compile

Warming up with dbt compile 2

Using dbt compile to debug

Setting variables with dbt Jinja

Setting variables with dbt Jinja 2

Complex usage of jinja with dbt

Using Jinja for loops on repeated SQL 1

Using Jinja for loops on repeated SQL 2

Macros with Jinja

Trimming whitespaces with Jinja

Recap: dbt case study

チャプター開始

ケーススタディ: dbt で構築する Eコマースのデータモデル

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