DATALEARN | DE - 101 | МОДУЛЬ 4-10 Начало работы с dbt | часть 2

Продолжаем углубляться в dbt: новые модели, тесты, документация, CI/CD. 🛠 О чём поговорим: 📌 Создание моделей: Разберём, как проектировать и оптимизировать модели для аналитических задач. 📌 Тестирование: Внедрим тесты данных для контроля качества и надёжности моделей. 📌 Документация: Научимся автоматически генерировать документацию в dbt и разберём, как с ней работать. 📌 Production-ready подходы: Посмотрим реальные примеры использования dbt в продакшене и разберём best practices. 🎓Что у вас будет после вебинара: ✅Новые рабочие модели и тесты в dbt. ✅Готовая к использованию документация по вашему проекту. ✅Понимание, как переносить dbt-проекты в продакшен и масштабировать их. 📊 Для кого: ⚡️Аналитики и инженеры данных, которые хотят углубить свои знания в dbt. ⚡️Те, кто планирует внедрять dbt в реальных проектах. 🔗 Почему стоит прийти: ✔️ Практические примеры, которые можно применять сразу. ✔️ Чёткие пошаговые инструкции без воды. ✔️ Опыт и рекомендации от практикующего эксперта. ----- В 4-ом модуле нашего курса вы узнаете про интеграцию и трансформацию данных - ETL и ELT. Это ключевой элемент в аналитическом решении, с помощью которого мы наполняем данными хранилище данных и автоматизируем загрузку и трансформацию данных. Мы рассмотрим примеры популярных on-premise batch решений. Узнаете в чем отличие ETL от ELT, для чего нужны такие решения, что значит batch и on-premise, как с помощью ETL/ELT можно создавать модели данных, на примере dimensional modelling...