Udemy에서 DBT 강의 수강 시작하기 (데이터 분석 엔지니어 기술, Data Build Tool 강좌 소개)

 

개요

Udemy - The Complete dbt (Data Build Tool) Bootcamp: Zero to Hero

 

안녕하세요! 루크입니다. 제가 오랜만에 데이터 엔지니어링 관련 강의(The Complete dbt (Data Build Tool) Bootcamp: Zero to Hero)를 듣게 되었습니다. 최근에 Data Analytics Engineer 직무로 일을 하고 있는데, ETL 중에서도 T에 집중이 되어 있다는 Data Build Tool(DBT)를 접하게 되어 큰 관심을 가지게 되었습니다. 유데미를 통해서 강의를 듣게 되었는데, 강의 내용이 영어로 되어 있다 보니까, 언제든지 꺼내서 보기 위해서 블로그 포스트를 남겨두어야겠다는 생각이 들더라고요. 그래서! 오로지(?) 저 위해서 강의 내용을 텍스트로 남겨보려고 합니다. (혹시라도, 저작권 등에 문제가 된다면 수정 조치 하겠습니다.)

 

데이터 분석의 새로운 패러다임: DBT와 상향식 접근법

 

데이터 분석 및 변환의 최전선에서 활발히 활용되고 있는 DBT! 이 과정의 핵심은 상향식(top down) 접근법으로 강의가 진행된다는 점입니다. 이 방법은 데이터와 분석 성숙도 모델을 작은 단위로 나눈 후, 이들을 다시 통합하여 전체적인 그림을 이해하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이렇게 하면 기술의 세부 사항뿐만 아니라, 전체적인 구조와 흐름을 깊이 이해할 수 있을 것이라고 소개하고 있네요.

 

상향식 접근법: 이론부터 실습까지

 

이 과정은 우선 이론적 기초부터 시작합니다. 여기서 다루는 주요 내용은 다음과 같습니다.

 

1. 데이터 성숙도 모델: 기업의 데이터 성숙도를 단계별로 이해하고, 이 모델이 어떻게 발전해 나가는지 학습합니다.
2. 데이터 아키텍처: 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 레이크 하우스와 같은 주요 아키텍처와 이들 간의 관계를 탐구합니다.
3. ETL과 ELT 절차: 데이터 변환 방식의 변천사와 현재의 데이터 처리 방식에 대해 배웁니다.
4. DBT의 기본: 데이터 변환 도구인 DBT의 기초와 현대 데이터 스택에서의 역할을 익힙니다.
5. 분석 엔지니어링: 최신의 분석 엔지니어링 역할에 대해 알아보고, 데이터 분석의 새로운 패러다임을 탐색합니다.

이론적 기초를 탄탄히 쌓은 후에는 실제로 DBT 프로젝트를 처음부터 끝까지 구현하는 실습에 들어갑니다. 이 과정에서 기술의 다양한 기능을 실제로 어떻게 활용하는지, 그리고 데이터 모델이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전하는지 실질적으로 배울 수 있습니다.

 

하향식 접근법의 선택

 

시간이 부족하거나 특정 기술을 신속히 익혀야 할 경우, 하향식(bottom up) 접근법을 선택할 수도 있습니다. 이 방법은 이론을 건너뛰고 실습부터 시작하는 방식입니다. 나중에 이론 부분을 추가적으로 학습할 수도 있으니, 자신의 일정에 맞춰 유연하게 접근하는 것이 좋다고 하네요. 결론적으로, 상향식 접근법을 추천하고 있지만, 개인의 학습 스타일과 필요에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. (강의 자체가 총 8.5시간 정도 되는 과정이라서, 저는 강사님 조언대로 상향식으로 진행해보려고 합니다.) 

 

포스팅 자료 출처

본 포스팅은 유데미(Udemy) 사이트의 "The Complete dbt (Data Build Tool) Bootcamp: Zero to Hero" 강의의 내용을 발췌하여 작성했습니다. (광고 X)