Analytics Engineering en Google Cloud con DBT

🌟 Transforma Datos al Alcance de Grandes Empresas con Analytics Engineering en Google Cloud 🌟

¡Descubre el Poder del Analytics Engineering!

¿Quieres ser parte de la revolución analítica que ya está transformando datos a gran escala en empresas líderes como Spotify, GitLab, jetBlue y CANVA? Este curso te introducirá en el mundo de Analytics Engineering utilizando BigQuery, DBT y herramientas complementarias en Google Cloud para una extracción, transformación y carga (ETL/ELT) eficaz de datos.

Curso: Analytics Engineering en Google Cloud con DBT

¿Qué Aprenderás?

🎓 Módulo I: Introducción al curso

• Presentación del curso y lo que te espera.
• Conocimiento del instructor y su experiencia en el campo.

🚀 Módulo II: Fundamentos de Analytics Engineering y enfoques ETL/ELT

• Desglizamos qué es Analytics Engineering y cómo difiere de Data Engineering.
• Exploramos las analogías que facilitan la comprensión de este nuevo rol.
• Comprendemos los enfoques ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform).

💻 Módulo III: Fundamentos de BigQuery y DBT

• Introducción a BigQuery, el poderoso servicio de almacenamiento de datos de Google Cloud.
• Aprende qué es DBT (Data Build Tool) y cómo DBT Cloud puede enriquecer tu flujo de trabajo.
• Crea una cuenta en DBT Cloud y familiarízate con la creación de datasets en BigQuery y el uso de Service Accounts.

🛠️ Módulo IV: Creando tu primer proyecto en DBT Cloud

• Guía paso a paso para configurar tu primer projecto en DBT Cloud.
• Aprende sobre la estructura de carpetas y cómo organizar tus modelos, comenzando con my_first_dbt_model y my_second_dbt_model.
• Profundiza en schema.yml y las reglas de calidad de datos.
• Manejo de paquetes para garantizar la calidad de tus datos con dbt_expectations.
• Aprende a ejecutar tu proyecto con dbt build y cómo generar documentación detallada.
• Dominarás el flujo de trabajo con Git, confirmando los cambios en tu repositorio.

🔄 Módulo V: Segundo proyecto: Transformando datos de Stack Overflow con DBT

• Desarrolla un segundo proyecto, transformando datos de Stack Overflow en BigQuery.
• Aprende a crear datasets y tablas, y cómo estructurarlos para obtener los mejores resultados.
• Explora el uso de sources.yml para manejar datos crudos.
• Crea modelos incrementales como stg_users.
• Aprende a preparar e enviar un Pull Request en Github para tu proyecto.
• Configura un Environment y un Job en DBT Cloud para automatizar la ejecución de tus proyectos.

📈 Módulo VI: Orquestando flujos de datos con Shipyard

• Aprende a configurar y utilizar Shipyard para orquestar tus flujos de datos.
• Crea una nueva cuenta en Shipyard y establece un flujo de datos utilizando Service Tokens de DBT Cloud.

👀 Módulo VII: Visualización de datos en Looker Studio

• Aprende a crear gráficos estadísticos en Looker Studio partiendo de datos almacenados en BigQuery.

Al completar este curso, estarás equipado con las habilidades prácticas y teóricas necesarias para ser un Analytics Engineer y poder manejar el ciclo completo de análisis de datos utilizando una de las plataformas más robustas del mercado. ¡Prepárate para transformar grandes volúmenes de datos en información valiosa y accionable!

📆 ¿Cuándo empezar? Pronto, ya que el mundo de los datos no espera a nadie. Inscríbete hoy mismo y comienza a dar forma al futuro de la analítica en tu organización.

🏫 Course Review: Data Build Tool (DBT) for Data Analytics

Overview: The course on DBT for Data Analytics has received an overall high rating of 4.50 from recent reviewers. The content is praised for its clarity, practical approach, and real-world applications. It covers how to connect to BigQuery with DBT and perform various transformations, as well as orchestrating data flows using Shipyard and Looker.

Pros:

• Excellent Course Structure: The course is well-structured and comprehensive, providing a step-by-step approach to understanding and implementing DBT for data analytics tasks.

  • Highlight: Two significant projects are covered, demonstrating the practical application of DBT in real-world scenarios.

• Clear Explanations: The explanations given throughout the course are clear and detailed, making complex concepts accessible even to beginners.

• Hands-On Learning: The course is 100% practical, allowing students to apply what they learn directly to their projects, particularly with BigQuery.

• Real-World Application: The course includes concrete examples of how DBT can be used in a professional setting to orchestrate jobs using Shipyard and analyze data with Looker.

  • Reviewers recommend the course for its applicability and practical approach, especially for those new to working with these tools.

• Practical Projects: The course provides practical projects that help students understand how to use DBT in a real work environment.

  • The inclusion of actual scenarios is highly appreciated by users.

Cons:

• Detailed Coverage Needed: Some areas, such as incremental calculations in tables, types of incrementality, and detailed usage of dbt packages, tags, and other advanced DBT features, are mentioned as topics that require a more in-depth exploration.

  • It is suggested that the section on Shipyard and Looker could be expanded for a more comprehensive understanding.

• Supplementary Material: Reviewers suggest including additional resources, like SQL commands in separate files, to complement the learning experience.

• Depith for Conceptual Understanding: While the course is practical, some users recommend an additional course for those looking to delve deeper into how DBT and BigQuery function fundamentally.

  • The course is recommended for immediate application skills, but users seeking a more profound conceptual understanding may need supplemental materials or further study.

Additional Feedback:

• Comprehensive Approach: The course is recommended for its comprehensive approach to DBT and its practical application in data analytics with BigQuery, Shipyard, and Looker.
  • It is noted that while the course covers basics well, users interested in more advanced topics should consider additional resources or courses.

In summary, the course on Data Build Tool (DBT) for Data Analytics is a highly valued resource for beginners to intermediate users looking to understand and apply DBT in real-world scenarios with BigQuery and other data analytics tools. While it excels in practical demonstrations and clear explanations, there is room for improvement in covering more advanced features of DBT and providing supplementary learning materials like SQL command scripts for a more robust educational experience.