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コース概要
はじめに
- dbtの理念と仕組み/dbtとは何か?
- 従来型ETLとの比較
- dbtの特徴およびアーキテクチャ概説
- dbtを超えて:dbt Cloudとはどのようなものか?
dbt Cloudの理解
- dbt Cloudにおけるプロジェクトのライフサイクル概説
- データウェアハウスおよび変換ワークフローにおけるdbt Cloudの役割
dbt Cloudの利用開始方法
- 開発環境の構築手順
- データウェアハウスとの接続設定方法
- 新規プロジェクト作成手順
- dbtコマンド実行方法
- チームメンバーとの共同作業方法
dbtモデルの操作
- dbtモデルとは何か?の理解
- 新規モデルの作成手順
- データ変換におけるdbtの利用方法
- 増分モデルの扱い方
- マクロおよびカスタム関数の実装手法
dbtプロジェクト管理のポイント
- インターフェースを用いた運用・展開方法
- スケジュール作成およびジョブ実行設定手法
- 各種環境の設定手順管理
- 本番環境へのデプロイ作業方法
- 通知機能およびアラート設定法
他ツールとの連携手法
- Gitやバージョン管理システムの活用術
- クラウド型データウェアハウスおよび変換ツール群との統合法
問題検出とトラブルシューティング
- dbt Cloudにおける不具合特定・解決手順
- ログ解析を用いた原因究明方法
- プロジェクト維持のためのベストプラクティス
まとめおよび今後の展望
要求
- データモデリングおよびSQLに関する基礎知識
- SQLおよびコマンドラインインターフェース(CLI)の利用経験
- Pythonプログラミング経験
対象者
- データエンジニア
- データ分析担当者
- データサイエンティスト
21 時間
お客様の声 (3)
オープン衛星データをリアルなアプリケーションで活用する方法
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
コース - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
機械翻訳
エクササイズを行う
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳