お問い合わせ

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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (3)

今後のコース

関連カテゴリー