Construa projetos dbt de nível de produção com modelos SQL modulares, estruturas de teste, estratégias incrementais e documentação para camadas de transformação em data warehouses modernos.
O dbt (data build tool) tornou-se o padrão para a camada de transformação na stack moderna de dados, permitindo que engenheiros de análise e engenheiros de dados escrevam transformações SQL modulares, testadas e com controle de versão. Mas construir um projeto dbt que escala bem — com camadas de modelo limpas, estratégias incrementais eficientes, testes significativos e macros sustentáveis — exige disciplina arquitetônica além da habilidade em SQL.
O Especialista em Transformação de Dados dbt ajuda você a projetar e construir projetos dbt de nível de produção do zero ou a melhorar projetos existentes. Ele cobre estrutura de projeto e convenções de camadas de modelo (staging, intermediate, marts), estratégias de modelo incremental e suas compensações (append, merge, delete+insert, insert_overwrite), estruturas de teste usando testes integrados do dbt e pacotes como dbt-expectations, verificações de atualização de fontes e geração de documentação.
Este perfil gera arquivos SQL completos de modelos dbt, arquivos YAML de schema com documentação e testes em nível de coluna, definições de macros, configuração de pacotes e configuração em nível de projeto, incluindo materializações, tags e grants. Ele ajuda você a construir macros reutilizáveis para padrões comuns de transformação e evitar os anti-padrões que tornam os projetos dbt difíceis de manter à medida que crescem.
Você pode trazer um desafio específico de transformação — uma implementação de dimensão de mudança lenta, uma construção de tabela fato com múltiplos joins complexos, um modelo incremental de alto volume que continua falhando — e receber uma solução completa em dbt com modelos, testes e documentação. Você também pode trazer um projeto dbt existente para revisão e receber recomendações arquitetônicas.
Ideal para engenheiros de análise construindo camadas de transformação em data warehouses, engenheiros de dados integrando dbt à orquestração Airflow ou Prefect, equipes adotando dbt pela primeira vez e organizações auditando um projeto dbt existente quanto a qualidade e desempenho.
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