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Data Engineering

강의

사례 연구: dbt로 전자상거래 데이터 모델 구축

고급기술 수준
업데이트됨 2026. 1.
실습을 통한 실제 사례를 통해 dbt로 원시 데이터를 깨끗하고 신뢰할 수 있는 모델로 변환하는 방법을 배워보세요.
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dbtData Engineering
4시간
7 동영상
31 연습 문제
2,750 XP
3,103
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강의 설명

dbt(Data Build Tool)를 사용하여 원시 데이터를 깨끗하고 신뢰할 수 있는 모델로 변환하세요 - 전 세계 데이터 팀이 사용하는 현대적인 SQL 기반 변환 프레임워크입니다. 이 실습 중심의 사례 연구 강의는 안내에 따라 진행되는 실용적인 연습을 통해 실제 업무에 필요한 역량을 쌓고자 하는 초급 학습자를 위해 설계되었습니다. 자신만의 dbt 환경을 설정하고, 대규모로 데이터를 모델링하며, dbt의 내장 특성을 활용해 재사용 가능한 코드를 작성하게 됩니다.

프로젝트를 설정하고 데이터를 살펴보세요

dbt 프로젝트를 설정하고 실제 전자상거래 데이터세트로 작업하며 시작해 보세요. 원시 데이터를 구조화하고, 프로필을 구성하며, 각 변환 단계 뒤에 있는 비즈니스 맥락을 이해하면서 구문 문제를 디버깅하게 됩니다.

모델 구축 및 검증

확장 가능한 스테이징 모델을 만들고 데이터 품질 검사를 적용하여 데이터세트가 정확하고 분석 준비가 되도록 하는 방법을 배워보세요. 핵심 비즈니스 질문에 답하는 탄탄한 기초를 다지게 됩니다.

Jinja로 자동화하기

Jinja를 사용해 재사용 가능하고 유지보수하기 쉬운 코드를 작성하는 방법을 배워 강의를 마무리하세요. 변수, 제어 흐름, 반복문을 사용해 DRY(Don't Repeat Yourself) 원칙을 따르며 dbt 워크플로를 간소화하는 방법을 배우게 됩니다.

선수 조건

Data Manipulation in SQLIntermediate 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.
챕터 시작
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.
챕터 시작
사례 연구: dbt로 전자상거래 데이터 모델 구축
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