Dbt: Crie e Execute Pipelines de Engenharia de Dados

Utilize Dbtcloud para transformar dados criando poderosos pipelines de engenharia de dados

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Dbt: Crie e Execute Pipelines de Engenharia de Dados

What You Will Learn!

  • Crie poderosos pipelines de dados utlizando SQL
  • Transforme dados utlizando expressões CTE
  • Crie Macros e Materializações
  • Gerencia seu código em um repositório
  • Execute pipelines de dados complexos
  • Conecte com Datararehouses como Redshift

Description

O constante aumento da importância da área de dados não só traz novas especializações profissionais, mas também provoca o surgimento de novas ferramentas.

Dbt é uma ferramenta de transformação de dados, que busca aproximar a área de negócio da área de dados. Com ela, é possível transformar dados sem a necessidade de um profissional altamente técnico. Dbt transforma dados utilizando linguagem SQL, uma linguagem declarativa de alto nível, muito mais fácil de comparada a linguagens de programação tradicionais utilizadas na transfomação de dados.

Neste curso, dividido entre tutoriais e aulas práticas você vai:

  • Conhecer o dbt, e entender como ele funciona

  • Estudar os conceitos por traz de modelos e materializações

  • Construir um ambiente para as aulas práticas utilizando Redshift, a mais importante ferramenta de Datawarehouse (AWS)

  • Criar um modelo de transformação para remover duplicados

  • Criar um modelo com campos cálculados

  • Desnormalizar tabelas, criando uma tabela Fato

  • Criar modelos de particionamento de dados

  • Estudar na prática materializações

  • Criar testes unitários no projeto

  • Criar hooks, que são funções que são executadas antes ou depois da criação de um modelo, que atribuem permissões ao banco de dados

  • Utilizar variáveis

  • Criar macros

  • Produzir documentação do projeto

  • Crie projetos utilizando dbt Core (CLI)

Todas as ferramentas utilizadas no curso são gratuitas.

O curso inclui material de suporte através de slides, dados e scripts, além de um repositório com o projeto completo.


Who Should Attend!

  • Engenheiros de Dados
  • Analytics Angineers
  • Analistas de Dados
  • Cientistas de Dados

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Tags

  • Data Science
  • Data Engineering
  • dbt (Data Build Tool)

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