DBTс нуля

DBT с нуля — это курс для аналитиков, BI-специалистов и начинающих data-инженеров, которые хотят систематизировать и автоматизировать свою работу с SQL и данными. Курс создан для тех, кто уже пишет SQL-запросы, но стремится перейти на следующий уровень: автоматизировать, проверять и документировать свои преобразования данных как настоящий инженер. Если вы когда-либо сталкивались с неразберихой в SQL-скриптах, пытались объяснить команде, где staging, а где финальный отчёт, или просто хотите повысить прозрачность и надёжность своих data-процессов — этот курс для вас.

dbt (Data Build Tool) — признанный стандарт в мире аналитических трансформаций. Он позволяет относиться к SQL как к коду: с версионированием, повторным использованием, тестированием и документацией. Вместо «лапши» из скриптов и ручных обновлений отчётов вы получите воспроизводимые, прозрачные и поддерживаемые пайплайны данных. С помощью dbt вы сможете:

• Строить аккуратные, повторно используемые модели данных на SQL;
• Проверять качество и полноту данных до того, как их увидят пользователи;
• Документировать все модели и переменные, чтобы коллеги (и вы сами через 3 месяца) понимали, что где происходит;
• Автоматизировать и запускать пайплайны по расписанию, освободив время для анализа;
• Работать в команде, даже если раньше не использовали Git или терминал.

Курс построен максимально дружелюбно: простыми словами, с аналогиями (например, модели в dbt — как рецепты на кухне), без перегруза терминологией. Вы шаг за шагом:

• Поймёте, что такое dbt, зачем он нужен, и чем отличается от других инструментов;
• Установите dbt Core и подключитесь к хранилищу (BigQuery, Snowflake и др.);
• Создадите свой первый проект и разберётесь в его структуре;
• Построите модели: от «сырого» staging до бизнес-таблиц;
• Настроите зависимости между моделями с помощью ref(), и соберёте понятный граф зависимостей (DAG);
• Пропишете тесты: от стандартных до кастомных — и получите реальные предупреждения о проблемах;
• Автоматически сгенерируете документацию и граф родословной таблиц;
• Используете продвинутые возможности dbt: шаблоны Jinja, макросы, переменные, seeds, snapshots и пр.;
• Настроите запуск по расписанию, CI/CD, и организуете совместную работу через Git;
• Попрактикуетесь на мини-проекте с e-commerce-данными и выйдете готовыми к реальной работе.

Чем отличается этот курс?

• Никаких требований к знаниям Git, YAML или терминала — всё объясняется с нуля;
• Всё разжёвано: от того, где живут креденшелы, до того, как выглядит хороший нейминг моделей;
• Много практики, реальных задач и крошечных шагов — чтобы не перегружать;
• Концентрированный фокус: зачем это нужно, как работает, и где пригодится.

Внутри курса — 10 тематических модулей, каждый из которых построен пошагово. Вас ждут практические упражнения почти в каждом уроке, мини-проект на реальных e-commerce-данных, глоссарий терминов dbt и объяснения ключевых концепций, а также финальный экзамен для закрепления знаний.

Кому подойдёт этот курс?

• Аналитикам, у которых много SQL, но мало порядка;
• BI-специалистам, уставшим вручную обновлять отчёты;
• Начинающим data-инженерам, которым хочется уверенности в своих пайплайнах;
• Всем, кто хочет «прокачать» работу с данными, но без погружения в Python и Spark.

Итоги обучения: вы будете уверенно создавать, тестировать и документировать модели в dbt. Ваши пайплайны станут прозрачными, стабильными и удобными в поддержке. Вы сможете работать в команде, делиться знаниями и строить профессиональные data-процессы.