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Curso

Estudo de caso: criando modelos de dados de e-commerce com dbt

AvançadoNível de habilidade
Atualizado 01/2026
Aprenda a transformar dados brutos em modelos limpos e confiáveis com o dbt por meio de exercícios práticos e reais.
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dbtData Engineering
4 h
7 vídeos
31 Exercícios
2,750 XP
3,144
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Descrição do curso

Transforme dados brutos em modelos limpos e confiáveis usando o dbt (Data Build Tool) — uma estrutura de transformação moderna baseada em SQL usada por equipes de dados em todo o mundo. Esse curso prático de estudo de caso foi feito pra quem tá começando e quer aprender habilidades reais com exercícios práticos e guiados. Você vai configurar seu próprio ambiente dbt, modelar dados em escala e escrever código reutilizável usando os recursos integrados do dbt.

Configure seu projeto e explore os dados

Comece configurando um projeto dbt e trabalhando com um conjunto de dados real de comércio eletrônico. Você vai organizar dados brutos, configurar perfis e resolver problemas de sintaxe enquanto aprende sobre o contexto de negócios por trás de cada etapa da transformação.

Criar e validar modelos

Aprenda a criar modelos de preparação escaláveis e aplique verificações de qualidade de dados para garantir que seus conjuntos de dados sejam precisos e estejam prontos para análise. Você vai criar uma base sólida para responder às principais questões de negócios.

Automatize com Jinja

Conclua o curso aprendendo a usar o Jinja para escrever código reutilizável e fácil de manter. Você vai usar variáveis, fluxo de controle e loops para seguir o princípio DRY (Don't Repeat Yourself, ou Não se repita) para otimizar seu fluxo de trabalho dbt.

Pré-requisitos

Data Manipulation in SQLIntermediate dbt
1

Configurando o dbt

Pratique a construção de um projeto dbt do zero. Aplique suas habilidades para carregar diferentes tipos de dados no projeto dbt e configurar uma variedade de modelos de staging. Este capítulo foca nas partes E e L do processo ELT.
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2

Construindo modelos no dbt

Aprofunde-se na modelagem de dados com dbt. Construa o pipeline de dados desde os modelos de staging iniciais até os modelos finais de data mart para responder a necessidades críticas do negócio. Ao longo do caminho, ganhe experiência criando testes de dados para evitar a degradação da qualidade dos dados.
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