У нас вы можете посмотреть бесплатно End-to-end Data Modelling Project или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
In this video, I walk through an end-to-end analytics engineering project built with dbt, using the TheLook E-commerce public dataset. You will learn how to structure a production-ready dbt project the way analytics engineers do in real teams starting from raw source data and ending with tested, analytics-ready fact and dimension tables. We cover the full dbt workflow: Staging models to clean and standardise raw warehouse data Intermediate models to apply business logic and aggregations Analytics marts built using fact and dimension modelling Data quality testing with generic tests (not null, unique, relationships) Singular tests to enforce real business rules The project mirrors how dbt is used in production environments, with a strong focus on model grain, data quality, maintainability, and best practices. Whether you’re an aspiring analytics engineer, a data engineer, or someone looking to level up their dbt skills, this video will help you understand how to build dbt projects end to end. #dbt #analyticsengineering #dataengineering #dataanalytics #dbtcloud #dbtproject #datamodelling #datawarehouse #bigquery #sql #dataquality #factanddimensions #endtoendpipeline #learnanalyticsengineering