dbtにおける『SQLの記法』に関するベストプラクティス #dbt | DevelopersIO
アライアンス事業部 エンジニアグループ モダンデータスタック(MDS)チームのしんやです。 dbtはクラウド型データウェアハウス（DWH）におけるデータ変換に特化したツールです。非常に使い勝手が良く便利なツールである一方、様々な機能が提供されているのでいざ使ってみよう！となると『何をどうやって作り上げていけば良いんだろう？』『この場合のルールや制限はどういうものがあるの？どういう取り決めをもって扱えば良いんだろう？』という風に思うこともあるかと思います。(実際私自身そう感じました) そんなユーザーの疑問や悩みを解決する、いわゆるdbtユーザー向けのガードレール的な存在となりうるコンテンツがdbt社から展開されています。それが『dbtベストプラクティスガイド(Best practice guides)』です。構造、スタイル、セットアップなど、dbt Labsの現在の視点を通した「ベストプラク
複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
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