Formation DBT : Le workflow de transformation
1790€ HT / personne |
2 jours (14 heures) |
Présentation
Grâce à notre formation DBT, vous pourrez rapidement déployer et de manière collaborative du code analytique en suivant les meilleures pratiques d’ingénierie logicielle comme la modularité, la portabilité, le CI/CD. Vous pourrez contribuer en toute sécurité à des pipelines de données de qualité production (Q&A).
Durant cet apprentissage, vous allez pouvoir tester chaque modèle avant la production et partagez la documentation générée dynamiquement avec toutes les parties prenantes responsables du cycle de vie des données.
À la suite de cette formation, vous saurez tout des différentes fonctionnalités et de l‘architecture DBT. Vous saurez comment manipuler vos données ainsi qu’utiliser l’outil pour ses fonctions, notamment avec dbt Core, dbt Cloud et Airflow.
Comme toutes nos formations, celle-ci vous présentera la dernière version en date et ses nouveautés : DBT Core v1.3.2
Objectifs
- Comprendre l’environnement DBT
- Configurer et étendre l’IDE avec des outils DBT
- Documenter les modèles et les pipelines
- Explorer et analyser des dépendances entre les étapes de transformation
Public visé
- Data Scientists
- Data Analysts
- Chefs de projet
- Ingénieurs de données
- Business Analysts
PRÉ-REQUIS
Connaissances générales en SQL.
Programme de notre formation DBT
Introduction
- Qu’est-ce que Data Build Tool ? (DBT)
- ELT (Extract/Load/Transform)
- ETL (Extract/Transform/Load)
- La différence entre ETL et ELT
Mise en place de DBT
- Mise en place de DBT Cloud
- Initiation
- Snowflake Data Warehouse
- Connexion Snowflake et DBT
- Transformation
- Github
- Connexion de la base de données et Github
- YML Files
- DBT project
- Sources
Data
- Data Warehousing
- Data Lakes
- Data Lakehouse
- Tables externes
- Cloud Data Warehouses
- Modern Data Stack
Testing DBT
- Introduction à Testing
- Generic Tests
- Singular Tests
Models et Materializations
- Models
- Incremental Models
- Ephemeral Models
- [APPLICATION] Configurer ton propre modèle incrémental
- Materializations
- Incremental Materialization
- Ephemeral Materialization
- [APPLICATION] Quizz Materialization
Seeds, Sources et déploiement DBT
- Seeds (fichiers CSV) dans DBT
- Sources Overview
- Source Freshness
- Documentation
- Déploiement DBT
DBT avec Airflow
- DBT Cloud + Airflow
- Installation
- Exemples de code
- DBT Core + Airflow
- CLI DBT
- BashOperator
- KubernetesPodOperator
Pour aller plus loin
Formation Power BI
Formation Apache Airflow
Formation Qlik Sense
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
Témoignages
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