دوره Mastering dbt ۲۰۲۵ یک مسیر آموزشی جامع است که شما را از مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته‌ در زمینه ابزار ساخت داده (Data Build Tool) یا همان dbt هدایت می‌کند. این دوره به صورت رایگان در اختیار علاقه‌مندان قرار گرفته و مناسب مهندسان داده، معماران انبار داده و تحلیلگران BI است که می‌خواهند جریان‌های ETL/ELT خود را با استانداردهای صنعتی طراحی و پیاده‌سازی کنند.

• مفاهیم پایه‌ی dbt و چرخه‌ی توسعه مدل‌های داده
• ساختار پروژه‌های dbt و مدیریت فایل‌های YAML
• طراحی مدل‌های Incremental و Snapshot
• بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها و استفاده از شاخص‌ها (Indexes)
• پیاده‌سازی تست‌های استاندارد و سفارشی در dbt
• مستندسازی خودکار با dbt docs
• یکپارچه‌سازی با Git و CI/CD برای استقرار اتوماتیک
• استفاده از پلتفرم‌های ابری مانند Snowflake، BigQuery و Redshift
• بهترین روش‌ها برای نگهداری و مقیاس‌پذیری پروژه‌های بزرگ

• دسترسی رایگان به فایل‌های آموزشی و پروژه‌های عملی
• آپدیت منظم بر اساس نسخه‌های جدید dbt
• تمرین‌های گام‌به‌گام همراه با کد نمونه
• پشتیبانی جامعه کاربری و گروه اختصاصی در شبکه‌های اجتماعی
• گواهی پایان دوره معتبر از پلتفرم آموزشی
• آموزش به زبان فارسی با ترجمه واژگان کلیدی و مثال‌های بومی

• آشنایی مقدماتی با زبان SQL
• مبانی Git و کنترل نسخه
• درک کلی از فرآیندهای ETL/ELT
• نصب پایتون (اختیاری برای افزونه‌های پیشرفته)
• دسترسی به یک انبار داده ابری یا لوکال (مانند PostgreSQL)

اگر تجربه قبلی ندارید، در بخش مقدماتی دوره توضیح کامل درباره نصب ابزارها و تنظیم محیط توسعه ارائه شده است.

• فصل ۱: آشنایی با dbt و مفاهیم اولیه معرفی معماری، نصب و راه‌اندازی اولیه در محیط لوکال.
• فصل ۲: ساختار پروژه و مدیریت مدل‌ها یادگیری ساختار دایرکتوری، فایل‌های {{models/, analyses/, macros/}} و YAML.
• فصل ۳: توسعه مدل‌های پیشرفته کار با مدل‌های incremental، snapshots و materializations مختلف.
• فصل ۴: تست‌نویسی و تضمین کیفیت ایجاد تست‌های اختصاصی، قوانین تست‌های استاندارد و رفتار در برابر خطا.
• فصل ۵: مستندسازی خودکار راه‌اندازی dbt docs، تولید مستندات متریک و lineage گراف.
• فصل ۶: یکپارچه‌سازی با Git و CI/CD نحوه ایجاد pipeline اتوماسیون با GitHub Actions و GitLab CI.
• فصل ۷: بهینه‌سازی و اشکال‌زدایی تکنیک‌های پروفایلینگ، کشینگ و بهبود کارایی کوئری‌ها.
• فصل ۸: استقرار در محیط ابری پیکربندی اتصال به Snowflake، BigQuery و ملاحظات امنیتی.

در طول دوره چند پروژه نمونه اجرا خواهید کرد که شامل:

• ساخت یک دیتاست فروش و مدل‌سازی sales_summary با استفاده از مدل‌های incremental
• پیاده‌سازی تست صحت داده با نوشتن یک تست سفارشی در macros
• مستندسازی اتوماتیک متریک‌های درآمد ماهانه در dbt docs و مشاهده lineage
• راه‌اندازی CI برای اجرای خودکار dbt run و dbt test در هر بار پوش کد

این مثال‌ها به شما کمک می‌کنند تا مفاهیم را به سرعت در پروژه‌های واقعی به کار ببندید.

• همیشه از ورژن‌کنترل (Git) برای پروژه‌های dbt استفاده کنید.
• مدل‌ها را به صورت کوچک و واحد طراحی کنید تا نگهداری و تست ساده شود.
• از tags و selectors برای اجرای بخش‌های خاص استفاده کنید.
• در هر مدل تست حداقل یک تست استاندارد (unique، not null) داشته باشید.
• مستندسازی را به عنوان بخشی از جریان کاری روزانه لحاظ کنید.
• پرفورمنس کوئری‌ها را با استفاده از explain plan بررسی و بهینه کنید.

برای دانلود رایگان دوره کافیست روی لینک زیر کلیک کنید و مراحل ساده ثبت‌نام را طی نمایید:

• ثبت‌نام در پلتفرم آموزشی (ایمیل و رمز عبور)
• دسترسی به داشبورد دوره Mastering dbt
• دانلود فایل‌های ویدئویی، اسلایدها و پروژه‌های عملی

تمامی فایل‌ها به صورت .zip فشرده شده و شامل راهنمای نصب و پیش‌نیازها هستند.

با پایان این دوره شما قادر خواهید بود جریان‌های داده‌ای پیچیده را با dbt طراحی، توسعه و مستقر کنید و در موقعیت‌های مختلف شغلی مهارت خود را به نمایش بگذارید. همین امروز شروع کنید و به جمع حرفه‌ای‌های دنیای داده بپیوندید!