دوره آموزشی مهندسی تبدیل داده با dbt و Snowflake برای ساخت Pipelineهای قابل اعتماد

با افزایش وابستگی سازمان‌ها به dbt (Data Build Tool) برای مدیریت فرآیندهای تبدیل داده، توانایی ساخت Pipelineهای داده‌ای قابل اعتماد، تست‌شده و آماده استفاده در محیط‌های عملیاتی به یکی از مهارت‌های ضروری برای متخصصان داده تبدیل شده است.

این دوره شما را به‌صورت گام‌به‌گام با استفاده از dbt در محیط Snowflake آشنا می‌کند؛ از راه‌اندازی محیط کاری و ساخت اولین مدل داده گرفته تا پیاده‌سازی تکنیک‌های پیشرفته مانند Materializationهای مختلف، بارگذاری افزایشی (Incremental Loading) و استفاده از Jinja Macroها برای ایجاد مدل‌های انعطاف‌پذیرتر.

در این دوره یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های داده را تست و مستندسازی کنید، فرآیند انتشار و استقرار را با Pipelineهای CI/CD خودکار کنید، از dbt Semantic Layer برای تعریف معیارهای یکپارچه کسب‌وکار استفاده کنید و قابلیت‌های dbt را با استفاده از Hookها و Packageهای مختلف توسعه دهید.

ساختار دوره به‌گونه‌ای طراحی شده است که هر بخش بر پایه بخش قبلی ساخته می‌شود و شما را از مفاهیم پایه تا ایجاد Workflowهای آماده تولید (Production-Ready Workflows) هدایت می‌کند. تمرین‌ها و نمونه‌های عملی دوره مشابه محیط‌های واقعی سازمانی طراحی شده‌اند تا بتوانید مهارت‌های کسب‌شده را مستقیماً در پروژه‌های حرفه‌ای به کار بگیرید.

🎯 اهداف یادگیری
راه‌اندازی محیط dbt برای کار با Snowflake و مدیریت پروژه‌های داده.
ساخت اولین مدل داده با استفاده از dbt و درک ساختار پروژه‌ها.
طراحی Pipelineهای تبدیل داده قابل اعتماد و قابل نگهداری.
استفاده از Materializationهای مختلف برای بهینه‌سازی مدل‌های داده.
پیاده‌سازی فرآیند Incremental Loading برای پردازش مؤثر داده‌های جدید.
استفاده از Jinja Macroها برای ایجاد منطق قابل استفاده مجدد در مدل‌های dbt.
ایجاد تست‌های داده برای افزایش کیفیت و اعتماد به Pipelineها.
مستندسازی مدل‌ها و ایجاد شفافیت در پروژه‌های داده.
خودکارسازی فرآیند Deploy با استفاده از CI/CD Pipelineها.
استفاده از dbt Semantic Layer و توسعه قابلیت‌های dbt با Hookها و Packageها.