Formation DBT (Data Build Tool)
DBT (Data Build Tool) : transformations SQL versionnées, tests, documentation et bonnes pratiques de modern data stack.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage.
La formation DBT (Data Build Tool) vous initie en 2 jours à l’outil de transformation SQL au cœur de la modern data stack. Vous comprenez l’architecture et les concepts fondamentaux de dbt : modèles, sources, tests, snapshots, macros, packages. Vous savez structurer et exécuter un projet dbt de bout en bout, depuis la configuration jusqu’au déploiement sur un data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks). Vous créez des modèles SQL dynamiques et maintenables grâce au templating Jinja et aux macros. Vous mettez en place des tests automatisés, de la documentation et des snapshots pour garantir la qualité de votre couche de transformation. Vous intégrez dbt dans un pipeline de données avec de bonnes pratiques : organisation des modèles, gestion d’environnements, CI/CD. Idéale pour analytics engineers et data engineers.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre l'architecture et les concepts fondamentaux de dbt
- Structurer et exécuter un projet dbt de bout en bout
- Créer des modèles SQL dynamiques et maintenables
- Mettre en place des tests, de la documentation et des snapshots
- Intégrer dbt dans un pipeline de données avec de bonnes pratiques
2 jours, 14 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 De la découverte à la modélisation maîtrisée
• Fondamentaux de dbt et mise en route
• Architecture et concepts : modèles, sources, références
• Structuration d’un projet dbt
• Création de modèles SQL et organisation par couches
• Connexion à un data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift)
2 Qualité, documentation et industrialisation
• Modèles dynamiques avec Jinja et macros
• Tests automatisés et qualité des données
• Documentation et snapshots
• Intégration dans un pipeline (orchestration, CI/CD)
• Bonnes pratiques et gestion d’environnements
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data analyst et analytics engineer
- Data engineer travaillant sur la couche de transformation
- Responsable data en modernisation de stack
Prérequis
- Bonne maîtrise de SQL
- Accès à un data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks)
- Notions de Git appréciées
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Mini-projets guidés Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Une formation finançable
Cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier.
OPCO — Prise en charge par votre opérateur de compétences au titre du plan de développement des compétences de votre entreprise.
Plan de développement — Inscription dans le plan de formation de votre entreprise, en direct avec votre service RH ou formation.
Financement personnel — Tarifs adaptés pour les indépendants et auto-entrepreneurs, paiement en plusieurs fois possible.
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 2 jours (14 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 8 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Bonne maîtrise de SQL; Accès à un data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks); Notions de Git appréciées.
Quel data warehouse faut-il pour suivre la formation ?
La formation s'appuie sur un data warehouse cloud compatible dbt comme Snowflake, BigQuery, Redshift ou PostgreSQL. dbt CLI ou dbt Cloud sont utilisés.
Faut-il connaître SQL pour cette formation ?
Oui, une bonne maîtrise de SQL est nécessaire, car dbt repose sur des transformations écrites en SQL. Des notions de Git sont appréciées.
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
Cette formation DBT (Data Build Tool) vous initie en 2 jours à l’outil de transformation SQL au cœur de la modern data stack. Vous apprenez à structurer un projet dbt, à écrire des modèles, à tester et documenter vos transformations, et à orchestrer des pipelines analytiques. La formation s’appuie sur des cas concrets avec un data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift). Idéale pour data analysts, analytics engineers et data engineers travaillant sur la couche de transformation.