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Data Engineering with dbt. A practical guide to building a cloud-based, pragmatic, and dependable data platform with SQL
E-book
dbt Cloud helps professional analytics engineers automate the application of powerful and proven patterns to transform data from ingestion to delivery, enabling real DataOps.
This book begins by introducing you to dbt and its role in the data stack, along with how it uses simple SQL to build your data platform, helping you and your team work better together. You’ll find out how to leverage data modeling, data quality, master data management, and more to build a simple-to-understand and future-proof solution. As you advance, you’ll explore the modern data stack, understand how data-related careers are changing, and see how dbt enables this transition into the emerging role of an analytics engineer. The chapters help you build a sample project using the free version of dbt Cloud, Snowflake, and GitHub to create a professional DevOps setup with continuous integration, automated deployment, ELT run, scheduling, and monitoring, solving practical cases you encounter in your daily work.
By the end of this dbt book, you’ll be able to build an end-to-end pragmatic data platform by ingesting data exported from your source systems, coding the needed transformations, including master data and the desired business rules, and building well-formed dimensional models or wide tables that’ll enable you to build reports with the BI tool of your choice.
This book begins by introducing you to dbt and its role in the data stack, along with how it uses simple SQL to build your data platform, helping you and your team work better together. You’ll find out how to leverage data modeling, data quality, master data management, and more to build a simple-to-understand and future-proof solution. As you advance, you’ll explore the modern data stack, understand how data-related careers are changing, and see how dbt enables this transition into the emerging role of an analytics engineer. The chapters help you build a sample project using the free version of dbt Cloud, Snowflake, and GitHub to create a professional DevOps setup with continuous integration, automated deployment, ELT run, scheduling, and monitoring, solving practical cases you encounter in your daily work.
By the end of this dbt book, you’ll be able to build an end-to-end pragmatic data platform by ingesting data exported from your source systems, coding the needed transformations, including master data and the desired business rules, and building well-formed dimensional models or wide tables that’ll enable you to build reports with the BI tool of your choice.
- 1. Basics of SQL to transform data
- 2. Setting up your dbt Cloud development environment
- 3. Data modelling for data engineering
- 4. Analytics Engineering as the New Core of Data Engineering
- 5. Transforming data with dbt
- 6. Writing Maintainable Code
- 7. Working with Dimensional Data
- 8. Delivering Consistency In Your Code
- 9. Delivering Reliability In Your Data
- 10. Agile development
- 11. Collaboration
- 12. Deployment, Execution and Documentation Automation
- 13. Moving beyond basics
- 14. Enhancing Software Quality
- 15. Patterns for frequent use cases
- Titel: Data Engineering with dbt. A practical guide to building a cloud-based, pragmatic, and dependable data platform with SQL
- Autor: Roberto Zagni
- Originaler Titel: Data Engineering with dbt. A practical guide to building a cloud-based, pragmatic, and dependable data platform with SQL
- ISBN: 9781803241883, 9781803241883
- Veröffentlichungsdatum: 2023-06-30
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_3g6u
- Verleger: Packt Publishing