Аналитика ключевых метрик компании с использованием dbt Metrics // Курс Data Warehouse Analyst

Вы узнаете: - Что такое семантический слой и в чем разница между метрикой и витриной данных - О правилах декларативной конфигурации метрик в yaml - Как использовать продвинутые возможности dbt Metrics (derived metrics, secondary calculations) Кому подходит этот урок: - Начинающим и продолжающим специалистам в области Аналитики данных, Data Engineering - Бизнес-пользователям и потребителям отчетности и ключевых показателей (KPI) - Руководителям команд разработки, менеджерам и даже CTO Результат урока: - Получите понимание о том, что такое метрики и их динамической природе - Познакомитесь с современными инструментами формирования семантического слоя: dbt Metrics, , LookML - На прикладных примерах от познакомитесь с процессом формирования набора KPI компании «Data Warehouse Analyst» - Преподаватель: Артемий Козырь - 7 лет опыта в области Хранилищ Данных, ELT pipelines, Анализа данных и визуализации Подключайтесь к обсуждению в чате - Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: