Durata

16 ore
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Metodologia didattica

Presenza, Aula Virtuale

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Attestato

Attestato di Frequenza e Profitto

Oggi, la principale criticità del mondo dei dati è trasformare dati grezzi in dataset affidabili, testati e documentati. Data Build Tool (dbt) risolve esattamente questo problema, portando i principi del software engineering nel workflow di trasformazione dei dati. In questo corso pratico, i partecipanti impareranno a usare dbt per costruire pipeline di trasformazione dati robuste, modulari e manutenibili, scrivendo esclusivamente SQL.

Applicheremo un un approccio basato su SELECT per definire i modelli di dati, lasciando a dbt il compito di gestire le dipendenze, materializzare le tabelle e orchestrare l’intero processo. Vedremo come implementare test di qualità sui dati in modo nativo, come generare documentazione interattiva del progetto e come integrare il tutto in un workflow basato su Git, per una collaborazione di livello enterprise.

A chi è rivolto il corso Data Build Tool?

Programma didattico

Modulo 1: dbt e Analytics Engineering

  • Da ETL a ELT
  • Cos’è l’Analytics Engineering?
  • Connessione al data warehouse e struttura delle directory.
  • Il primo dbt run

Modulo 2: costruire modelli di dati robusti

  • SQL e configurazioni.
  • Gestire le dipendenze tra modelli
  • Definire le sorgenti dati
  • Tipi di materializzazione: table, view, incremental, ephemeral.

Modulo 3: testare e documentare i dati

  • Scrivere test generici (es. not_null, unique) e test custom basati su SQL.
  • Generare e navigare la documentazione del progetto.
  • Utilizzare i docs blocks per descrivere modelli e colonne.
  • Il DAG (Directed Acyclic Graph) di dbt per visualizzare le dipendenze.

Modulo 4: dbt in produzione

  • Jinja e macro per rendere il codice SQL più dinamico e riutilizzabile.
  • Cenni sul deployment di un progetto dbt (es. con dbt Cloud o GitHub Actions).
  • Best practice per la strutturazione di un progetto dbt che cresce nel tempo.

Obiettivi del corso

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

  • Strutturare un progetto di trasformazione dati completo utilizzando dbt.
  • Costruire modelli di dati SQL modulari, gestendo le dipendenze in modo automatico.
  • Implementare test di qualità per garantire l’integrità e l’affidabilità dei tuoi dati.
  • Generare documentazione interattiva e centralizzata per l’intero progetto di data transformation.
  • Applicare le pratiche di Ingegneria del Software (version control, testing, CI/CD) al workflow SQL

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