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Curso de DBT (Data Build Tool)

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Domina DBT para optimizar la transformación y modelado de datos, automatizar procesos, mejorar la calidad y colaborar en proyectos de análisis de datos con herramientas modernas como Snowflake, Redshift y BigQuery.

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Formación en DBT (Data Build Tool) bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de DBT (Data Build Tool)

Analistas de datos, ingenieros de datos y científicos de datos que deseen mejorar la eficiencia de sus flujos de trabajo mediante la transformación y modelado de datos con DBT.

Objetivos de nuestro curso de DBT (Data Build Tool)

  • Comprender los fundamentos de DBT y su aplicación en la transformación de datos.
  • Aprender a crear, organizar y documentar modelos de datos eficientes.
  • Integrar DBT con herramientas de almacenamiento y análisis de datos como Snowflake, BigQuery y Redshift.
  • Implementar prácticas de versionado, pruebas y automatización en proyectos de datos.
  • Optimizar el rendimiento de los modelos y asegurar su calidad mediante pruebas automati

Qué vas a aprender en nuestro curso de DBT (Data Build Tool)

Domina DBT para optimizar la transformación y modelado de datos, automatizar procesos, mejorar la calidad y colaborar en proyectos de análisis de datos con herramientas modernas como Snowflake, Redshift y BigQuery.

Requisitos de nuestro curso de DBT (Data Build Tool)

  • Conocimientos fundamentales de SQL y bases de datos. Además de haber trabajado con bases de datos previamente.
  • Tener Visual Studio Code y GIT instalados previamente en el equipo
  • Tenerun equipo con acceso a un usuario con permisos de instalación, conexión estable y donde poder desarrollar con DBT y Apache Airflow a lo largo del curso
  • El equipo a emplear debe tener como mínimo 8 GB de RAM, y espacio en disco suficiente (mínimo 10 GB) para la instalación y manejo de datos durante la formación

Temario del curso de DBT (Data Build Tool)

tema 1

Introducción a DBT y su Ecosistema

  • ¿Qué es DBT y por qué es importante?
  • Principales características de DBT.
  • Diferencias entre ETL y ELT.
  • Beneficios de utilizar DBT en proyectos de datos.
  • Instalación de DBT en diferentes entornos.
  • Configuración inicial del entorno de trabajo.
  • Conexión de DBT a una base de datos.
  • Exploración de la estructura de un proyecto DBT.
  • Casos de uso comunes de DBT.
  • Comparación con otras herramientas de transformación de datos.
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tema 2

Configuración de Entorno DBT

  • Instalación de DBT en entornos locales y en la nube.
  • Configuración de perfiles de conexión (Snowflake, Redshift, BigQuery).
  • Definición de credenciales de acceso seguro.
  • Organización de archivos y directorios de proyecto.
  • Configuración de dependencias en `dbt_project.yml`.
  • Creación de la estructura base de un proyecto DBT.
  • Resolución de problemas comunes de configuración.
  • Validación de la conexión a la base de datos.
  • Mejores prácticas para la configuración del entorno.
  • Automatización del setup mediante scripts.
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tema 3

Modelado de Datos en DBT

  • Introducción al modelado de datos en DBT.
  • Tipos de modelos: base, intermedios y de negocio.
  • Creación de modelos SQL en DBT.
  • Implementación de buenas prácticas en modelado.
  • Optimización del rendimiento de modelos.
  • Uso de CTEs para mejorar la estructura de modelos.
  • Organización de modelos en carpetas adecuadas.
  • Estrategias para evitar redundancias en modelos.
  • Documentación de modelos con DBT.
  • Ejemplo práctico de modelado en DBT.
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tema 4

Tests en DBT: Asegurando la Calidad del Modelo

  • Importancia de las pruebas de calidad en datos.
  • Tipos de pruebas en DBT: únicos, no nulos y relaciones.
  • Definición de tests en archivos YAML.
  • Implementación de tests personalizados.
  • Automatización de la ejecución de tests.
  • Análisis de resultados de pruebas.
  • Integración de pruebas en el pipeline de CI/CD.
  • Resolución de problemas detectados en pruebas.
  • Reportes de pruebas y seguimiento de calidad.
  • Mejores prácticas en la implementación de pruebas.
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tema 5

Macros y Jinja en DBT

  • Introducción a Jinja en DBT.
  • Uso de macros para reutilización de código SQL.
  • Creación de macros personalizadas.
  • Implementación de control de flujo con Jinja.
  • Aplicación de filtros en macros.
  • Uso de variables en modelos con macros.
  • Reutilización de lógica con macros globales.
  • Documentación y organización de macros.
  • Debugging de macros en DBT.
  • Casos de uso prácticos de macros en DBT.
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tema 6

Gestión de Dependencias con DBT Packages

  • ¿Qué son los paquetes en DBT?
  • Instalación y configuración de paquetes en un proyecto.
  • Uso de paquetes comunitarios.
  • Creación de paquetes personalizados.
  • Documentación y compartición de paquetes.
  • Actualización y mantenimiento de dependencias.
  • Implementación de paquetes en múltiples proyectos.
  • Resolución de problemas con dependencias.
  • Mejores prácticas en la gestión de paquetes.
  • Uso de paquetes predefinidos de DBT.
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tema 7

Optimización del Rendimiento en DBT

  • Análisis de rendimiento de consultas SQL.
  • Implementación de índices y particiones.
  • Optimización del consumo de recursos en la nube.
  • Mejora del tiempo de ejecución de modelos.
  • Reducción del tamaño de tablas intermedias.
  • Estrategias para modelado eficiente.
  • Análisis de planes de ejecución SQL.
  • Casos prácticos de optimización.
  • Uso de herramientas externas para monitorización.
  • Mejores prácticas para proyectos a gran escala.
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tema 8

Automatización de Procesos con DBT

  • Integración de DBT en CI/CD.
  • Configuración de tareas automatizadas.
  • Implementación de pruebas automatizadas en pipelines.
  • Despliegue automático de modelos de datos.
  • Notificaciones y alertas sobre procesos fallidos.
  • Automatización con herramientas como Jenkins y GitHub Actions.
  • Control de versiones con DBT.
  • Resolución de errores en flujos automatizados.
  • Seguridad en la automatización de datos.
  • Beneficios de la automatización en entornos productivos.
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tema 9

Documentación y Gobernanza de Datos

  • Uso de DBT Docs para documentación automatizada.
  • Mejores prácticas para la documentación de modelos.
  • Integración con herramientas de gobierno de datos.
  • Automatización de la generación de documentación.
  • Creación de documentación accesible para equipos de negocio.
  • Seguimiento de cambios y actualizaciones.
  • Roles y responsabilidades en la gobernanza de datos.
  • Auditoría de cambios en la documentación.
  • Organización eficiente de la documentación.
  • Taller práctico de documentación.
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tema 10

Seguridad y Gestión de Permisos en DBT

  • Control de acceso a modelos de datos.
  • Gestión de roles y permisos en DBT.
  • Prácticas recomendadas para la seguridad de datos.
  • Configuración de autenticación segura.
  • Seguimiento de accesos y auditoría de uso.
  • Implementación de cifrado en los datos procesados.
  • Reglas de acceso condicional basado en roles.
  • Resolución de problemas de seguridad comunes.
  • Protección de datos sensibles en DBT.
  • Establecimiento de políticas de seguridad.
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tema 11

Integración de DBT con Herramientas de BI

  • Introducción a la integración de DBT con herramientas de BI.
  • Conexión de DBT con Tableau, Power BI y Looker.
  • Extracción de modelos de datos para visualización.
  • Uso de DBT como una capa intermedia en soluciones de BI.
  • Mejores prácticas para mantener la consistencia entre DBT y BI.
  • Automatización del flujo de datos entre DBT y herramientas de BI.
  • Control de versiones y actualización de datos en BI.
  • Configuración de vistas específicas para reportes.
  • Optimización de consultas para visualización eficiente.
  • Casos prácticos de integración con herramientas de BI.
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tema 12

Control de Versiones y Colaboración con DBT

  • Uso de Git para versionar proyectos de DBT.
  • Gestión de ramas y estrategias de colaboración.
  • Resolución de conflictos en modelos de datos.
  • Implementación de revisiones de código en DBT.
  • Automatización de flujos de trabajo colaborativos.
  • Mejores prácticas para la documentación en equipos.
  • Integración con plataformas como GitHub y GitLab.
  • Políticas de calidad en modelos colaborativos.
  • Auditoría de cambios mediante herramientas de control de versiones.
  • Estudio de casos de colaboración en proyectos reales.
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tema 13

Monitorización y Mantenimiento de Modelos

  • Importancia de la monitorización de modelos de datos.
  • Herramientas disponibles para seguimiento en DBT.
  • Creación de alertas para modelos de datos críticos.
  • Monitorización del rendimiento de consultas SQL.
  • Automatización de revisiones periódicas de modelos.
  • Diagnóstico de problemas en pipelines de datos.
  • Configuración de notificaciones para errores críticos.
  • Métricas clave para evaluar el rendimiento de modelos.
  • Integración con plataformas de monitoreo externas.
  • Mejores prácticas para el mantenimiento preventivo.
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tema 14

Desarrollo de Proyectos Multi-Entorno con DBT

  • Configuración de entornos de desarrollo, pruebas y producción.
  • Diferencias entre entornos y su configuración en DBT.
  • Estrategias para la gestión de configuraciones por entorno.
  • Automatización del despliegue en distintos entornos.
  • Pruebas de calidad y validación de entornos.
  • Resolución de conflictos entre entornos.
  • Control de acceso por entornos en DBT.
  • Implementación de estrategias de rollback.
  • Sincronización de cambios entre entornos.
  • Documentación de procesos de gestión de entornos.
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tema 15

Administración y Seguridad en Proyectos DBT

  • Principios de seguridad en proyectos de datos.
  • Control de acceso basado en roles.
  • Aplicación de políticas de seguridad en DBT.
  • Gestión de accesos a bases de datos desde DBT.
  • Monitorización de accesos y auditoría.
  • Implementación de estrategias de cumplimiento normativo.
  • Buenas prácticas en el almacenamiento de credenciales.
  • Prevención de vulnerabilidades en modelos.
  • Automatización de reportes de seguridad.
  • Estudios de caso sobre seguridad en DBT.
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tema 16

Pruebas Avanzadas y Validación de Datos

  • Introducción a pruebas avanzadas en DBT.
  • Validación de integridad referencial y calidad de datos.
  • Configuración de pruebas personalizadas.
  • Automatización de reportes de pruebas.
  • Implementación de tests condicionales.
  • Mejores prácticas para la creación de pruebas.
  • Resolución de errores comunes en pruebas.
  • Uso de DBT-expectations para validaciones complejas.
  • Análisis de tendencias en calidad de datos.
  • Casos prácticos de validación en proyectos reales.
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tema 17

Optimización de Costos en la Nube con DBT

  • Análisis del impacto de costos en modelos de datos.
  • Estrategias para optimizar consultas en la nube.
  • Uso eficiente de recursos en Snowflake, BigQuery y Redshift.
  • Aplicación de políticas de retención de datos.
  • Monitoreo del consumo de recursos.
  • Identificación de cuellos de botella en costos.
  • Automatización de estrategias de optimización de costos.
  • Reducción del tiempo de procesamiento mediante tuning.
  • Mejores prácticas de ahorro de costos en DBT.
  • Estudios de casos de optimización de costos.
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tema 18

Reporting Automatizado con DBT

  • Generación de reportes automatizados con DBT.
  • Configuración de alertas y notificaciones.
  • Uso de herramientas de reporting externo.
  • Integración de reportes con herramientas de visualización.
  • Automatización de la actualización de reportes.
  • Personalización de reportes en DBT.
  • Implementación de dashboards operativos.
  • Mejores prácticas para reportes de auditoría.
  • Casos de uso prácticos en reporting.
  • Evaluación de reportes para toma de decisiones.
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tema 19

Solución de Problemas Comunes en DBT

  • Diagnóstico de errores en la ejecución de modelos.
  • Resolución de problemas de rendimiento en queries.
  • Manejo de conflictos de dependencias en DBT.
  • Optimización de estructuras de datos problemáticas.
  • Identificación de problemas de carga de datos.
  • Estrategias para recuperación ante fallos.
  • Manejo de problemas de permisos y accesos.
  • Mejores prácticas para la resolución de problemas.
  • Implementación de estrategias de testing para evitar errores.
  • Estudios de caso sobre resolución de problemas.
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tema 20

Proyecto Final: Implementación de una Solución Completa con DBT

  • Definición del alcance y objetivos del proyecto.
  • Creación de modelos de datos según requerimientos.
  • Implementación de pruebas y validaciones.
  • Automatización del flujo de datos.
  • Optimización del rendimiento de consultas.
  • Integración con herramientas de BI.
  • Reportes finales y documentación del proyecto.
  • Evaluación del desempeño de la solución implementada.
  • Presentación de resultados y recomendaciones.
  • Plan de acción para implementación en producción.
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