OTUS: Аналитика ключевых метрик компании с использованием dbt Metrics // Курс «Data Warehouse Analys HD

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, Cube.js, LookML
— На прикладных примерах от познакомитесь с процессом формирования набора KPI компании

«Data Warehouse Analyst» — otus.pw/53DUc/

Преподаватель: Артемий Козырь — 7+ лет опыта в области Хранилищ Данных, ELT pipelines, Анализа данных и визуализации

Подключайтесь к обсуждению в чате — otus.pw/e9Q5/

Пройдите опрос по итогам мероприятия — otus.pw/Qcvj/

Следите за новостями проекта:
— Telegram: t.me/Otusjava
— ВКонтакте: otus.pw/850t
— LinkedIn: otus.pw/yQwQ/
— Хабр: otus.pw/S0nM/