معرفی دوره

در عصر داده‌ها، ساخت، تست و مستندسازی مدل‌های تحلیلی از اهمیت بالایی برخوردار است. ابزار dbt (Data Build Tool) به‌عنوان پلی میان انبار داده و مصرف‌کنندگان تجزیه‌وتحلیل عمل می‌کند و فرآیند توسعه را ساده، مستقل و مقیاس‌پذیر می‌سازد. این دوره بوت‌کمپ قدم‌به‌قدم شما را از مبانی تا پروژه‌های عملی همراهی می‌کند تا به یک قهرمان dbt تبدیل شوید.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• نصب و راه‌اندازی dbt Core و پیکربندی اتصال به انبار داده‌ها (Snowflake, BigQuery, Redshift).
• سازماندهی پروژه‌های dbt و ساختار پوشه‌ها، مدل‌ها، تست‌ها و مستندات.
• نوشتن مدل‌های SQL منعطف با استفاده از Jinja و متغیرها.
• اجرای تست‌های کیفیت داده (unique, not_null, relationships).
• تولید مستندات خودکار و توسعه‌ی گراف وابستگی میان مدل‌ها.
• بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها با materializationهای مختلف (view, table, incremental).
• ایجاد ماکروهای سفارشی برای کاهش تکرار کد.
• استفاده از CI/CD برای استقرار خودکار مدل‌ها در محیط‌های dev, staging و production.

مزایا و کاربردهای عملی

• افزایش قابلیت نگهداری و خوانایی پروژه‌های تحلیلی.
• کاهش خطاهای انسانی با تست‌های خودکار روی داده‌ها.
• تسریع فرآیند توسعه و تحویل گزارشات منظم.
• مستندسازی منظم و دیداری از ارتباط مدل‌ها.
• قابلیت همکاری تیمی بهتر با تعریف استانداردهای مشترک.
• پوشش نیازهای واقعی کسب‌وکار با طراحی لایه‌های منطقی (staging, intermediate, marts).

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با SQL و مفاهیم پایگاه داده‌ها.
• تجربه کار با خط فرمان (CLI) در ویندوز، مک یا لینوکس.
• درک پایه‌ای از معماری انبار داده و ETL/ELT.
• ترجیحاً آشنایی با یک سرویس ابری مانند AWS, GCP یا Azure.

برای شرکت در این دوره نیاز نیست متخصص برنامه‌نویسی پایتون باشید؛ تمامی مثال‌ها در سطح sql و jinja ارائه می‌شوند.

ساختار و بخش‌های دوره

• بخش ۱: معرفی dbt و مفاهیم کلیدی (Graph، Materializations).
• بخش ۲: راه‌اندازی محیط توسعه و اتصال به انبار داده.
• بخش ۳: نوشتن مدل‌های ساده و تست اولیه داده.
• بخش ۴: سازماندهی پروژه و تعریف ماکروهای کاربردی.
• بخش ۵: materialization پیشرفته و بهینه‌سازی کوئری.
• بخش ۶: گردش‌کار CI/CD با گیت و GitHub Actions.
• بخش ۷: مستندسازی و Visualize در داشبورد داخلی dbt.
• بخش ۸: پیاده‌سازی پروژه عملی تحلیل فروش و گزارش‌دهی.

مثال‌های عملی

در طول دوره یک پروژه واقعی تحلیل فروش فروشگاه آنلاین را پیاده‌سازی می‌کنیم:

• استخراج داده‌های تراکنش، مشتری و محصول.
• طراحی لایه staging برای پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها.
• ایجاد مدل intermediate برای محاسبه فروش روزانه و ماهانه.
• تعریف marts برای گزارش‌دهی KPIهای کلیدی: نرخ تبدیل، میانگین ارزش سفارش.
• نوشتن تست‌های custom برای شناسایی رکوردهای مشکوک.
• ایجاد مستندات خودکار و اشتراک آن با تیم تحلیل داده.

نکات کلیدی و جمع‌بندی

• dbt قلب معماری مدرن داده‌ها است؛ با تسلط بر آن می‌توانید به سرعت مدل‌های قابل اعتماد بسازید.
• تست و مستندسازی خودکار، ریسک خطا را به حداقل می‌رساند.
• ماکروها و materializationهای پیشرفته به کاهش تکرار و بهبود کارایی کمک می‌کنند.
• ادغام با CI/CD تضمین می‌کند هر تغییر کد به صورت کنترل‌شده منتشر شود.
• پروژه عملی انتهای دوره، تمام مفاهیم را در کنار هم به نمایش می‌گذارد.

پس از پایان این بوت‌کمپ، شما آمادگی کامل دارید تا در هر سازمان یا پروژه‌ی داده‌محور، نقش کلیدی dbt Developer یا Analytics Engineer را بر عهده بگیرید. هم‌اکنون دانلود دوره جامع بوت‌کمپ dbt را شروع کنید و از صفر تا قهرمان پیش بروید!