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¿Por qué un curso en DBT e Introducción a Apache Airflow?
Empresas líderes como Facebook, Airbnb y Spotify utilizan DBT y Apache Airflow para la gestión de datos
Historia y evolución de DBT: de herramienta a estándar en la industria
Diferencias entre DBT y otras herramientas ETL/ELT
El concepto de transformación dentro de la arquitectura moderna de datos
¿Cómo DBT optimiza el flujo de trabajo en un entorno de análisis?
Casos de uso comunes de DBT en diferentes industrias
La importancia de la transformación de datos en la nube y cómo DBT la facilita
Estructura y organización de un proyecto DBT típico
La relación de DBT con el almacenamiento en la nube y la computación distribuida
Desafíos comunes al integrar DBT en flujos de trabajo existentes
El futuro de la transformación de datos y el papel de DBT en ello
Introducción a DBT y su Rol en la Ingeniería de Datos
Historia y evolución de DBT: de herramienta a estándar en la industria
Diferencias entre DBT y otras herramientas ETL/ELT
El concepto de transformación dentro de la arquitectura moderna de datos
¿Cómo DBT optimiza el flujo de trabajo en un entorno de análisis?
Casos de uso comunes de DBT en diferentes industrias
La importancia de la transformación de datos en la nube y cómo DBT la facilita
Estructura y organización de un proyecto DBT típico
La relación de DBT con el almacenamiento en la nube y la computación distribuida
Desafíos comunes al integrar DBT en flujos de trabajo existentes
El futuro de la transformación de datos y el papel de DBT en ello
¿A quién va dirigida esta formación en DBT e Introducción a Apache Airflow?
Pensado para quienes deben dominar DBT e Introducción a Apache Airflow en su día a día
Ingenieros de Datos
Necesitan dominar herramientas avanzadas para transformar y orquestar datos eficientemente en entornos empresariales.
Analistas de Datos
Buscan mejorar sus habilidades en la transformación y análisis de datos en plataformas modernas y escalables.
Científicos de Datos
Requieren optimizar flujos de trabajo de datos para mejorar la precisión y velocidad en el procesamiento de información.
Equipos de TI
Buscan integrar y automatizar procesos de datos para mejorar la eficiencia operativa en grandes empresas.
Arquitectos de Soluciones de Datos
Diseñan arquitecturas modernas y buscan optimizar la transformación y orquestación de datos en la nube.
Líderes de Proyectos de Datos
Necesitan coordinar eficientemente equipos y herramientas para asegurar la calidad y escalabilidad de los proyectos de datos.
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