After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 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.사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
dbt 설정하기
처음부터 dbt 프로젝트를 구축하는 연습을 해 보세요. 다양한 유형의 데이터를 dbt 프로젝트에 로딩하고 여러 가지 스테이징 dbt 모델을 설정하는 능력을 적용해 봅니다. 이 장은 ELT 프로세스 중 E와 L에 초점을 맞춥니다.
2
dbt 모델 구축하기
dbt 데이터 모델링을 깊이 있게 파고듭니다. 초기 스테이징 모델부터 핵심 비즈니스 요구에 답하는 최종 데이터 마트 모델까지 데이터 파이프라인을 구축해 보세요. 이 과정에서 데이터 품질 저하를 방지하기 위한 데이터 테스트 작성도 함께 연습합니다.
3
Jinja로 dbt 개선하기
Jinja를 활용해 코드를 간소화하고 중복을 줄이며 유지 보수성을 높여 dbt 프로젝트를 강화하는 방법을 배웁니다. 변수, 반복문, 매크로를 사용해 더 효율적인 변환 워크플로를 구축하는 실습을 진행합니다.
사례 연구: dbt로 전자상거래 데이터 모델 구축
코스
완료
