در دنیای امروز که داده‌ها به عنوان سوخت موتور پیشرفت شناخته می‌شوند، توانایی مدیریت، پاکسازی و تبدیل مؤثر آن‌ها از اهمیت حیاتی برخوردار است. مهندسی داده یکی از حوزه‌های کلیدی است که این نیاز را برآورده می‌سازد و ابزارهایی مانند dbt (data build tool) به مهندسان داده کمک می‌کنند تا این فرآیندها را با کارایی و اطمینان بیشتری انجام دهند. دوره “مهندسی داده: dbt برای SQL ۲۰۲۳-۹” از LinkedIn Learning یک منبع جامع برای یادگیری عمیق این ابزار قدرتمند است. این مقاله به بررسی جزئیات این دوره، آنچه فراگیران خواهند آموخت، مزایای آن، پیش‌نیازها و سرفصل‌های اصلی آن می‌پردازد. اگر به دنبال تسلط بر ابزاری هستید که انقلابی در نحوه ساخت خطوط لوله داده ایجاد کرده است، این دوره نقطه‌ی شروعی عالی برای شماست و فرصت دانلود رایگان آن نیز ارزشش را دوچندان می‌کند.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که فراگیران را از مفاهیم پایه‌ای تا کاربردهای پیشرفته dbt هدایت کند و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس داده dbt ماهر را به آن‌ها بیاموزد. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مدل‌سازی و تبدیل داده‌ها: داده‌های خام را با استفاده از SQL به مدل‌های تحلیلی ساختاریافته و قابل استفاده تبدیل کنید. شما یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های قابل استفاده مجدد و ماژولار بسازید.
• ساخت خطوط لوله داده خودکار: فرآیندهای ETL/ELT را با dbt به صورت خودکار درآورید و جریان داده‌ها را از منابع اولیه تا داشبوردهای نهایی مدیریت کنید. به عنوان مثال، می‌توانید فرآیند تجمیع داده‌های فروش روزانه را در یک مدل ماهانه خودکار کنید.
• تست و تضمین کیفیت داده: با استفاده از قابلیت‌های تست داخلی dbt، صحت، یکپارچگی و کیفیت داده‌های خود را تضمین کنید و از بروز خطاها جلوگیری کنید. مثلاً، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که شناسه‌های مشتری (customer_id) در مدل‌های شما همواره منحصر به فرد (unique) و غیرتهی (not_null) هستند.
• مستندسازی داده‌ها: تمامی مدل‌ها، تست‌ها و منابع داده خود را به صورت خودکار مستندسازی کنید تا فهم و نگهداری پروژه‌های داده برای تیم‌ها آسان‌تر شود و “دانش پنهان” (tribal knowledge) کاهش یابد.
• نسخه‌بندی و همکاری تیمی: با ادغام dbt با سیستم‌های کنترل نسخه مانند Git، همکاری در پروژه‌های داده را تسهیل کرده و تغییرات را به صورت مؤثر مدیریت کنید.
• بهینه‌سازی عملکرد: با بهترین روش‌ها و تکنیک‌های پیشرفته dbt برای بهبود عملکرد مدل‌ها و کاهش زمان اجرای تبدیل‌ها آشنا شوید، از جمله استراتژی‌های اینکرمنتال (incremental) برای مدل‌ها.
• ادغام با انبارهای داده: نحوه اتصال و کار با انبارهای داده مدرن مانند Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks و Postgres را با dbt بیاموزید و پروژه‌های خود را در این محیط‌ها پیاده‌سازی کنید.

این مهارت‌ها شما را برای نقش‌های مهندسی داده، تحلیل داده و حتی علم داده در شرکت‌های پیشرو آماده می‌سازد و به شما کمک می‌کند تا به یکی از ابزارهای اصلی در استک داده مدرن (Modern Data Stack) تسلط پیدا کنید.

شرکت در دوره “مهندسی داده: dbt برای SQL” مزایای چشمگیری برای مسیر شغلی و حرفه‌ای شما به همراه دارد:

• افزایش چشمگیر ارزش شغلی: dbt یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در حوزه مهندسی داده است. تسلط بر آن شما را به یک کاندیدای بسیار جذاب برای شرکت‌ها تبدیل می‌کند و در مصاحبه‌های شغلی برتری محسوسی خواهید داشت.
• کارایی و بهره‌وری بالاتر: با خودکارسازی فرآیندهای تبدیل داده و استفاده از قابلیت‌های پیشرفته dbt، زمان صرف شده برای کارهای تکراری را کاهش داده و بر روی تحلیل‌های عمیق‌تر و ایجاد ارزش واقعی تمرکز خواهید کرد.
• افزایش اعتماد به داده‌ها: ابزارهای تست و مستندسازی dbt به شما اطمینان می‌دهند که داده‌هایی که با آن‌ها کار می‌کنید، دقیق، قابل اعتماد و قابل فهم هستند. این امر تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را قدرتمندتر می‌کند.
• بهبود همکاری تیمی: ساختار ماژولار dbt و قابلیت‌های نسخه‌بندی آن، همکاری میان اعضای تیم‌های داده را ساده‌تر و کارآمدتر می‌کند، که منجر به کاهش تداخل‌ها و افزایش سرعت توسعه می‌شود.
• آمادگی برای اکوسیستم داده مدرن: dbt هسته اصلی بسیاری از استک‌های داده مدرن است. یادگیری آن شما را با جدیدترین روندها و بهترین شیوه‌ها همگام می‌سازد و شما را برای چالش‌های آینده آماده می‌کند.
• دسترسی رایگان و منعطف: با توجه به عنوان “دانلود رایگان”، این دوره فرصتی بی‌نظیر برای یادگیری بدون هزینه و با انعطاف زمانی بالا فراهم می‌آورد که امکان یادگیری را برای همگان فراهم می‌کند.

این مزایا به شما کمک می‌کنند تا نه تنها در شغل فعلی خود پیشرفت کنید، بلکه درهای فرصت‌های جدیدی را در دنیای مهندسی داده به روی خود بگشایید و به یک متخصص داده ارزشمند تبدیل شوید.

برای بهره‌مندی حداکثری از محتوای این دوره و تسلط کامل بر dbt، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• تسلط بر SQL: از آنجایی که dbt از SQL به عنوان زبان اصلی برای تبدیل داده‌ها استفاده می‌کند، داشتن درک قوی از دستورات SQL، توابع، JOINها، ساب‌کوئری‌ها و مفاهیم پایگاه داده (مانند کلیدهای اصلی و خارجی) الزامی است. شما باید قادر باشید کوئری‌های پیچیده SQL را بنویسید و درک کنید.
• آشنایی با مفاهیم انبار داده: درک مفاهیمی مانند Data Warehouse، ابعاد (Dimensions)، واقعیت‌ها (Facts)، مدل‌سازی داده (Data Modeling) و ETL/ELT به شما کمک می‌کند تا کاربرد dbt را در یک زمینه گسترده‌تر درک کنید و بدانید dbt چگونه در یک معماری داده بزرگتر قرار می‌گیرد.
• آشنایی اولیه با Command Line (CLI): dbt از طریق ترمینال یا خط فرمان اجرا می‌شود. آشنایی با دستورات پایه CLI برای نصب، پیکربندی و اجرای پروژه‌های dbt (مثلاً دستوراتی مانند dbt init و dbt run) مفید خواهد بود.
• (اختیاری اما مفید) آشنایی با Git: اگرچه ضروری نیست، اما درک اصول Git برای نسخه‌بندی کد، مدیریت تغییرات و همکاری تیمی در پروژه‌های dbt بسیار سودمند است، چرا که dbt به خوبی با Git یکپارچه می‌شود.

این پیش‌نیازها اطمینان می‌دهند که شما می‌توانید مفاهیم پیچیده‌تر دوره را به راحتی جذب کرده و به سرعت وارد دنیای عملی dbt شوید و از زمان یادگیری خود نهایت استفاده را ببرید.

این دوره به بخش‌های منطقی و کاملی تقسیم شده است تا یادگیری dbt را به صورت گام به گام و ساختاریافته ارائه دهد و شما را از یک مبتدی به یک کاربر حرفه‌ای تبدیل کند:

• ۱. مقدمه‌ای بر dbt و اکوسیستم آن:
  • dbt چیست و چرا از آن استفاده می‌کنیم؟ (معرفی مشکلات سنتی تبدیل داده و راهکار dbt).
  • جایگاه dbt در استک داده مدرن (Modern Data Stack) و ارتباط آن با ابزارهای دیگر.
  • مراحل نصب و راه‌اندازی dbt Core و پیکربندی اولین پروژه dbt.
  • مروری بر ساختار پروژه‌های dbt و فایل‌های اصلی (مانند dbt_project.yml).
• ۲. مفاهیم اصلی dbt: مدل‌ها و منابع:
  • ساخت اولین مدل‌های داده با استفاده از SQL و درک مفهوم “مدل” در dbt.
  • مفهوم ref() برای ارجاع به مدل‌های دیگر و ایجاد وابستگی‌های صریح و خوانا.
  • مفهوم source() برای تعریف و استفاده از منابع داده خام خارجی (مانند جداول در دیتابیس اصلی).
  • انواع مدل‌های داده (تداول، ویو، اپیمرال) و کاربرد هر یک.
• ۳. تست و تضمین کیفیت داده‌ها:
  • چرا تست داده‌ها در dbt حیاتی است و چگونه از خطاهای داده‌ای جلوگیری می‌کند؟
  • معرفی تست‌های جنریک (generic tests) مانند unique, not_null, accepted_values و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها در فایل‌های schema.yml.
  • نوشتن تست‌های تکین (singular tests) برای بررسی منطق‌های پیچیده‌تر و خاص کسب‌وکار.
  • روش‌های مدیریت خطا و کیفیت داده‌ها در محیط‌های تولید.
• ۴. مستندسازی و بررسی lineage:
  • اهمیت مستندسازی در پروژه‌های داده و چالش‌های آن در رویکردهای سنتی.
  • چگونه dbt به صورت خودکار مستندات پروژه را تولید می‌کند و داشبورد مستندات dbt.
  • افزودن توضیحات سفارشی به مدل‌ها، ستون‌ها و منابع برای بهبود خوانایی.
  • Data Lineage Graph: درک بصری وابستگی‌های داده‌ای بین مدل‌ها و منابع.
• ۵. متغیرها، ماکروها و پکیج‌ها:
  • استفاده از متغیرها برای پارامترایز کردن مدل‌ها و پیکربندی پویا.
  • نوشتن ماکروها (macros) با استفاده از Jinja برای افزایش قابلیت استفاده مجدد کد SQL و منطق‌های پیچیده.
  • نحوه استفاده از پکیج‌های dbt برای تسریع توسعه و بهره‌گیری از کدهای نوشته شده توسط جامعه dbt.
  • مثال عملی: ساخت یک ماکرو برای پاکسازی رشته‌ها یا ایجاد یک تابع سفارشی تاریخ.
• ۶. استراتژی‌های پیاده‌سازی و اجرای dbt:
  • اجرای پروژه‌های dbt در محیط‌های مختلف (توسعه، آزمایش، تولید) و مدیریت پروفایل‌ها.
  • برنامه‌ریزی و خودکارسازی اجرای dbt (مثلاً با استفاده از dbt Cloud، Apache Airflow یا سایر ابزارهای ارکستراسیون).
  • تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های dbt، از جمله استفاده از استراتژی‌های اینکرمنتال و Materializations مناسب.
• ۷. مباحث پیشرفته و بهترین روش‌ها:
  • snapshots: مدیریت تغییرات در داده‌های ابعادی و ردیابی تاریخچه رکوردها.
  • seeds: بارگذاری فایل‌های CSV کوچک به عنوان جداول در انبار داده برای داده‌های ثابت.
  • hooks و operations: اجرای اسکریپت‌های SQL سفارشی قبل یا بعد از اجرای مدل‌ها.
  • ساخت پروژه عملی: پیاده‌سازی یک خط لوله داده کامل با dbt از ابتدا تا انتها، با در نظر گرفتن سناریوهای واقعی کسب‌وکار.

هر بخش شامل توضیحات نظری، مثال‌های کد و تمرین‌های عملی است تا اطمینان حاصل شود که فراگیران می‌توانند مفاهیم را به صورت کاربردی به کار گیرند و به مهارت‌های لازم برای کار در محیط‌های واقعی دست یابند.

دوره “مهندسی داده: dbt برای SQL ۲۰۲۳-۹” از LinkedIn Learning یک سرمایه‌گذاری عالی برای هر کسی است که به دنبال تقویت مهارت‌های خود در حوزه مهندسی داده است. با پوشش جامع مفاهیم از پایه تا پیشرفته، مثال‌های عملی و تمرین‌های کاربردی، این دوره شما را با ابزاری قدرتمند و آینده‌نگر مجهز می‌کند که به شما امکان می‌دهد خطوط لوله داده‌ای قوی، قابل اعتماد و قابل نگهداری ایجاد کنید. تسلط بر dbt نه تنها فرآیندهای داده‌ای شما را ساده‌تر و قابل اعتمادتر می‌کند، بلکه درهای بسیاری از فرصت‌های شغلی جدید را در صنعت تکنولوژی به روی شما می‌گشاید. این دوره نه تنها به شما نحوه استفاده از یک ابزار را می‌آموزد، بلکه شما را با ذهنیت مهندس داده مدرن و بهترین شیوه‌های ساخت زیرساخت‌های داده آشنا می‌سازد. از دست دادن این فرصت برای یادگیری و پیشرفت در دنیای دیتای امروز، می‌تواند یک پشیمانی بزرگ باشد. اکنون زمان آن است که مهارت‌های مهندسی داده خود را با dbt به سطح بعدی ارتقا دهید.