در دنیای پرشتاب داده‌های امروزی، توانایی تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزشمند، یک مهارت کلیدی محسوب می‌شود. dbt (Data Build Tool) به عنوان ابزاری انقلابی در مهندسی داده تحلیلی، این فرآیند را تسهیل کرده و به تیم‌های داده کمک می‌کند تا مدل‌های داده‌ای قابل اعتماد، قابل تست و قابل مستندسازی بسازند. این دوره جامع، شما را از مفاهیم اولیه dbt تا تکنیک‌های پیشرفته آن همراهی می‌کند و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس داده تحلیلی ماهر را به شما می‌آموزد.

توجه داشته باشید که این دوره آموزشی به صورت فیزیکی و بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی با کیفیت بالا ارائه می‌شود و امکان دانلود آن وجود ندارد. این روش عرضه، دسترسی آسان و بدون نیاز به اینترنت را برای یادگیرندگان فراهم می‌آورد تا هر زمان و هر مکان بتوانند از محتوای دوره بهره‌مند شوند.

dbt یک ابزار خط فرمان است که به مهندسان داده تحلیلی اجازه می‌دهد تا تبدیلات داده را مستقیماً در انبار داده (مانند Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks) با استفاده از SQL کدنویسی کنند. این رویکرد که به ELT (Extract, Load, Transform) معروف است، با ETL سنتی که تبدیل در یک لایه میانی انجام می‌شد، تفاوت اساسی دارد.

اهمیت dbt در چندین جنبه کلیدی نهفته است:

• رویکرد SQL-First: به شما اجازه می‌دهد از قدرتمندترین زبان برای کار با داده‌ها استفاده کنید.
• مدل‌سازی مدولار: ساخت مدل‌های داده‌ای کوچک و قابل ترکیب برای پیچیدگی کمتر.
• تست‌نویسی خودکار: تضمین کیفیت و صحت داده‌ها از طریق تست‌های داخلی و سفارشی.
• مستندسازی خودکار: تولید مستندات جامع و کاتالوگ داده قابل جستجو.
• کنترل نسخه: ادغام یکپارچه با Git برای ردیابی تغییرات و همکاری تیمی.
• جامعه فعال: دسترسی به پشتیبانی و منابع گسترده از یک جامعه کاربری بزرگ.

این بوت‌کمپ جامع به گونه‌ای طراحی شده است که دانش‌آموختگان را از سطح مبتدی به متخصص در dbt تبدیل کند. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

• پروژه‌های dbt را از ابتدا راه‌اندازی و پیکربندی کنید.
• مدل‌های داده‌ای پیچیده را با استفاده از SQL و Jinja توسعه دهید.
• تست‌های داده‌ای جامع برای اطمینان از کیفیت داده‌ها بنویسید.
• پروژه‌های dbt خود را مستندسازی کرده و کاتالوگ داده ایجاد کنید.
• از بهترین شیوه‌ها برای ساخت پایپ‌لاین‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر و قابل نگهداری پیروی کنید.
• پروژه‌های dbt خود را زمان‌بندی و در محیط‌های تولید مستقر کنید.
• با استفاده از بسته‌های dbt و ماکروهای سفارشی، بهره‌وری خود را افزایش دهید.

برای حداکثر بهره‌وری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با SQL: توانایی نوشتن کوئری‌های SELECT، JOIN و GROUP BY ضروری است.
• آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و انبار داده (Data Warehouse).
• آشنایی اولیه با کار با خط فرمان (Command Line) می‌تواند مفید باشد اما اجباری نیست.
• نیاز به تجربه قبلی با dbt نیست؛ دوره از صفر شروع می‌شود.

۱. مقدمه‌ای بر dbt و اکوسیستم آن

• معرفی dbt و جایگاه آن در پشته مدرن داده (Modern Data Stack).
• تفاوت‌های ELT و ETL و مزایای رویکرد ELT.
• نصب و راه‌اندازی dbt Core در محیط‌های مختلف.
• پیکربندی پروفایل‌ها و اتصال به انبار داده (مثلاً BigQuery, Snowflake).
• ساختار پروژه dbt و اجزای اصلی آن.

۲. مدل‌سازی داده با dbt (SQL و Jinja)

• مفاهیم اصلی: Sources, Models, Seeds, Snapshots.
• ساخت اولین مدل‌ها: Views در مقابل Tables.
• مدل‌های Incremental: بهینه‌سازی بارگذاری داده‌های جدید.
• معرفی Jinja و کاربرد آن در dbt برای نوشتن منطق پویا و قابل استفاده مجدد. (مثال: استفاده از if/else یا loop در SQL).
• مدیریت وابستگی‌ها بین مدل‌ها با استفاده از `ref()`.
• استفاده از CTEها (Common Table Expressions) برای خوانایی بیشتر کد.

۳. تست‌نویسی، مستندسازی و تضمین کیفیت داده

• تست‌های داخلی dbt: `unique`, `not_null`, `accepted_values`, `relationships`.
• نوشتن تست‌های سفارشی برای منطق‌های پیچیده‌تر.
• استراتژی‌های تست‌نویسی و پیاده‌سازی تست‌ها در چرخه توسعه.
• مستندسازی خودکار: استفاده از فایل‌های `schema.yml` برای تعریف ستون‌ها و توضیحات.
• تولید کاتالوگ داده (Data Docs) و مزایای آن.
• اهمیت کیفیت داده و نقش dbt در حفظ آن.

۴. مباحث پیشرفته و بهینه‌سازی

• بسته‌های dbt (dbt packages): استفاده از بسته‌های آماده برای الگوهای رایج (مثلاً dbt_utils).
• ساخت ماکروهای (Macros) سفارشی: کدنویسی تابع‌های قابل استفاده مجدد در SQL و Jinja.
• Hooks و Operations: اجرای دستورات SQL قبل یا بعد از اجرای مدل‌ها.
• Strategies for performance optimization: Materializations, partitioning, clustering.
• مدیریت محیط‌ها (development, staging, production) با dbt.

۵. استقرار و اتوماسیون پروژه‌های dbt

• روش‌های زمان‌بندی و اجرای پروژه‌های dbt: از Cron Job تا ابزارهای ارکستراسیون (مانند Airflow یا Prefect).
• مقدمه‌ای بر dbt Cloud (اگرچه تمرکز اصلی روی dbt Core است).
• استفاده از Git برای کنترل نسخه و همکاری تیمی در پروژه‌های dbt.
• مفاهیم CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) در زمینه dbt.

۶. سناریوهای کاربردی و بهترین شیوه‌ها

• پیاده‌سازی یک پروژه داده کامل از مرحله دریافت داده خام تا ساخت گزارش‌های نهایی.
• نکات و ترفندهایی برای نوشتن کد dbt تمیز، قابل نگهداری و مقیاس‌پذیر.
• عیب‌یابی و رفع خطا در پروژه‌های dbt.
• مروری بر جامعه dbt و منابع مفید برای ادامه یادگیری.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از یک مبتدی مطلق در dbt به یک کاربر ماهر تبدیل کند. با تمرکز بر مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، هر مفهوم به صورت گام به گام و کاربردی آموزش داده می‌شود. علاوه بر این، ارائه محتوا بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، دسترسی پایدار و بدون نیاز به اینترنت را تضمین می‌کند که برای یادگیری عمیق و بدون وقفه ایده‌آل است. این یک سرمایه‌گذاری برای آینده شغلی شما در حوزه پررونق علم داده و مهندسی داده است.

با یادگیری dbt، نه تنها مهارت‌های فنی خود را ارتقا می‌دهید، بلکه به بخشی از جامعه‌ای رو به رشد از متخصصان داده می‌پیوندید که در حال شکل‌دهی به آینده نحوه کار با داده‌ها هستند. این دوره دروازه شما به سوی فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیز در نقش‌های مهندس داده، مهندس داده تحلیلی و متخصص BI خواهد بود.