dbt
dbt es la herramienta que aplica buenas prácticas de ingeniería de software al SQL del data warehouse. Aprendes a organizar proyectos con capas staging, intermediate y marts, escribir modelos versionados con tests y documentación automática, reutilizar lógica con macros y montar pipelines analíticos con CI/CD. Al terminar entregas un pipeline analytics end-to-end profesional, con trazabilidad completa y testing integrado, sobre tu data warehouse.
Estructura del curso
- Introducción a dbt Lección
- ELT vs ETL Lección
- Analytics engineering Lección
- dbt Core vs dbt Cloud Lección
- Arquitectura de un proyecto dbt Lección
- Test de fundamentos de dbt Test
Detalles del curso
Público objetivo
- Analytics Engineers que transforman datos en el data warehouse para equipos de negocio y analítica.
- Data Engineers que construyen y mantienen pipelines de transformación en plataformas de datos modernas.
- Analistas de datos que quieren aplicar prácticas de software engineering a sus consultas SQL.
- Data Architects que diseñan capas de datos (staging, intermediate, marts) en entornos empresariales.
Contenido del roadmap
Fundamentos, instalación y modelos
Paradigma ELT, analytics engineering, instalación con pip, Docker y dbt Cloud, modelos SQL, ref(), source(), materializaciones y capas staging/marts.
Tests, documentación, macros y sources
Tests genéricos y singulares, schema.yml, documentación automática, macros con Jinja, paquetes (dbt-utils, dbt-expectations), seeds y freshness checks.
Funcionalidades avanzadas y producción
Modelos incrementales, snapshots SCD Type 2, hooks, custom materializations, exposures, dbt Cloud jobs, CI/CD con GitHub Actions y Slim CI.
Objetivos de aprendizaje
- Crear modelos SQL organizados en capas (staging, intermediate, marts) con las materializaciones adecuadas.
- Implementar tests genéricos, singulares y unit tests para garantizar la calidad de los datos transformados.
- Utilizar macros con Jinja y paquetes del ecosistema (dbt_utils, dbt_expectations) para reutilizar lógica SQL entre proyectos.
- Configurar modelos incrementales, snapshots y hooks para casos de uso avanzados de modelado de datos.
- Desplegar dbt en producción con CI/CD, Slim CI, model contracts y gestión de entornos dev, staging y production.
Antes de comprar
¿Cuánto dura el acceso?
Acceso permanente. El curso queda asociado a tu cuenta para siempre, con todas las lecciones, ejercicios y certificado.
¿Incluye certificado?
Sí. Al superar el curso recibes un certificado con QR público verificable. La URL del certificado es pública: puedes compartirla en LinkedIn o con un empleador sin que necesiten una cuenta CertiDevs.
¿Puedo pedir factura con NIF?
Sí. En el proceso de compra puedes indicar datos de facturación con NIF español o europeo. Stripe emite la factura electrónica automáticamente.
¿Hay devolución?
Sí. Devolución íntegra dentro de los 14 días naturales desde la compra siempre que no se haya consumido el contenido. Escríbenos a hola@certidevs.com con el correo de tu cuenta y procesamos el reembolso.
Otras formas de aprender
Toma de contacto con una tecnología antes de comprometerte con el itinerario completo.
Currículo completo por tecnología con ejercicios evaluados por IA y certificado verificable.
1, 3, 6 o 12 meses de acceso a todo el catálogo. El plan anual (120 €) equivale a 6 cursos sueltos.
Itinerario diseñado por ingenieros con varios cursos integrados y certificado de carrera.
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