dbt Cloud'a Giriş Eğitimi

Eğitim Hakkında

dbt Cloud IDE, model geliştirme, test, dokümantasyon ve job orkestrasyonuyla modern analitik mühendisliğine giriş

Eğitim, dbt Cloud ile veri ambarında dönüşüm katmanı kurmayı anlatır. Proje yapısı, dbt_project.yml, source ve ref fonksiyonları, staging-intermediate-marts katmanları, materialization türleri, Jinja ve makrolar, generic ve singular testler, dbt docs, Git dalları ile ortam ayrımı ve job zamanlama uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, örnek senaryo ve uygulamalı çalışma yer alır.

Seviye

Temel Seviye — dbt Cloud IDE, model geliştirme, test, dokümantasyon ve job orkestrasyonuyla modern analitik mühendisliğine giriş

Öğrenme Metodu

Bir veri ambarı bağlantısı ve örnek veri ile dbt Cloud IDE’de model yazılır, test edilir ve job olarak çalıştırılır.

Neden Bu Eğitim?

🧪Uygulamalı Lab

dbt Cloud'a Giriş konularının tamamı örnek senaryolar ve laboratuvar çalışmalarıyla pekiştirilir; her modül somut bir çıktıyla biter.

🎯Konuya Özgü İçerik

dbt Cloud Ortamı ile Git Akışı ve CI arasındaki akış, gerçek proje ihtiyaçlarına göre sıralanmıştır.

🧭Doğrudan Uygulanabilir

Eğitim sonunda dbt_project.yml ayarları gibi günlük işlerde kullanacağınız yöntem ve kontrol listeleri elinizde olur.

Anahtar Konular

dbt Cloud eğitimidbt girişanalitik mühendisliğidbt modelsdbt testdbt docsJinja SQLELT dönüşümdbt job

“dbt Cloud'a Giriş alanında kalıcı beceri, doğru kavramı sahada denediğinizde başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

SQL Yetkinliği

JOIN, GROUP BY ve CTE yazabilmek gerekir.

2

Git Farkındalığı

Branch, commit ve pull request kavramlarını bilmek faydalıdır.

3

Çalışma Ortamı

Tarayıcı destekli bir bilgisayar, kararlı internet bağlantısı ve laboratuvar için hesap/erişim bilgileri yeterlidir; kurulum eğitimin başında yönlendirilir.

4

Motivasyon

dbt Cloud'a Giriş alanında kendi ortamınızdan bir örnek vakayı eğitime getirmek öğrenmeyi hızlandırır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı dbt projesi kurar, source ve ref ile katmanlı modeller yazar.

Modül 1

dbt Cloud Ortamı

ELT ve dbt’nin rolü
Veri ambarı bağlantısı: Snowflake, BigQuery, Redshift
Geliştirme ve deployment ortamı farkı
Cloud IDE arayüzü
Git repository bağlantısı
Kullanıcı kimlik bilgileri ve schema ayrımı

Modül 2

Proje Yapısı

dbt_project.yml ayarları
models, seeds, snapshots, macros klasörleri
Staging, intermediate ve marts adlandırması
sources.yml ile kaynak tanımı
seed CSV yükleme
dbt run, build ve compile komutları

Modül 3

Modeller ve Materialization

SELECT tabanlı model yazımı
view, table, incremental ve ephemeral farkları
ref ile bağımlılık grafiği
Incremental model ve unique_key
Model bazlı config bloğu
Lineage grafiğinde bağımlılıkları okuma

Modül 4

Jinja ve Makrolar

Jinja ifade ve ifade bloğu sözdizimi
if ve for döngüleriyle dinamik SQL
Basit makro yazımı
dbt_utils paketi kullanımı
packages.yml ile paket yükleme
var ve env_var ile parametre

Günün hedefiKatılımcı test ve dokümantasyon ekler, job’ları zamanlayıp CI akışını kurar.

Modül 1

Testler

unique, not_null, accepted_values, relationships
Singular SQL testleri
Test severity ve warn/error ayrımı
dbt test ve dbt build davranışı
Kaynak tazelik (freshness) kontrolü
Başarısız testi çözümleme

Modül 2

Dokümantasyon

schema.yml ile açıklama yazımı
Doc blocks kullanımı
dbt docs generate ve serve
Lineage grafiği ile etki analizi
Exposure tanımları
Dokümantasyonu ekiple paylaşma

Modül 3

Job ve Ortamlar

Deployment environment oluşturma
Job tanımı ve komut listesi
Cron ile zamanlama
Run geçmişi ve artefact’lar
Bildirimler ve Slack/e-posta uyarısı
Job başarısızlığı yönetimi

Modül 4

Git Akışı ve CI

Feature branch ile geliştirme
Pull request ve kod gözden geçirme
CI job ile slim run (state:modified)
Production’a birleştirme akışı
Snapshot ile SCD Type 2 kayıtları
En iyi uygulamalar ve sonraki adımlar

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

dbt Cloud Ortamı

ELT ve dbt’nin rolü ve Veri ambarı bağlantısı: Snowflake, BigQuery, Redshift başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Geliştirme ve deployment ortamı farkı konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

🧩

Proje Yapısı

dbt_project.yml ayarları ve models, seeds, snapshots, macros klasörleri başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Staging, intermediate ve marts adlandırması konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

🛠️

Modeller ve Materialization

SELECT tabanlı model yazımı ve view, table, incremental ve ephemeral farkları başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, ref ile bağımlılık grafiği konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

🔐

Jinja ve Makrolar

Jinja ifade ve ifade bloğu sözdizimi ve if ve for döngüleriyle dinamik SQL başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Basit makro yazımı konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

📊

Testler

unique, not_null, accepted_values, relationships ve Singular SQL testleri başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Test severity ve warn/error ayrımı konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

☁️

Dokümantasyon

schema.yml ile açıklama yazımı ve Doc blocks kullanımı başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, dbt docs generate ve serve konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

🚀

Job ve Ortamlar

Deployment environment oluşturma ve Job tanımı ve komut listesi başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Cron ile zamanlama konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

🔎

Git Akışı ve CI

Feature branch ile geliştirme ve Pull request ve kod gözden geçirme başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, CI job ile slim run (state:modified) konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Veri analistleri
BI geliştiricileri
SQL ile dönüşüm yazan veri mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri analistleri, BI geliştiricileri ve SQL ile dönüşüm yazan veri mühendisleri için uygundur.

Eğitimde hangi konular işlenir?

2 günlük programda dbt Cloud Ortamı, Proje Yapısı, Modeller ve Materialization, Jinja ve Makrolar, Testler, Dokümantasyon dahil toplam 8 modül işlenir; her modülde altı somut başlık vardır.

Ön bilgi gerekir mi?

SQL Yetkinliği: JOIN, GROUP BY ve CTE yazabilmek gerekir. Git Farkındalığı: Branch, commit ve pull request kavramlarını bilmek faydalıdır.

Eğitim nasıl yürütülür?

Bir veri ambarı bağlantısı ve örnek veri ile dbt Cloud IDE’de model yazılır, test edilir ve job olarak çalıştırılır.

Katılım sertifikası veriliyor mu?

Eğitimi tamamlayanlara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

DBT CLOUD'A GİRİŞ EĞİTİMİ