dbt - Transformações Modernas de Dados

Quero estudar na alura

14h

Para conclusão

Pessoas nesse curso

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Construa pipelines ELT modernos usando dbt e SQL
Configure modelos de transformação em camadas staging, intermediate e marts
Crie testes automatizados para garantir qualidade dos dados
Domine a arquitetura de analytics engineering em ambiente real
Aplique boas práticas de organização e documentação em projetos
Entenda como o dbt se encaixa em arquiteturas modernas de dados
Transforme dados brutos em modelos analíticos confiáveis e testáveis

Público alvo_

Este curso é indicado para engenheiros de dados, analistas, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam aprender a construir pipelines de transformação escaláveis e confiáveis com dbt e PostgreSQL.

Victorino Vila

Victorino, formado em Engenharia Elétrica pela PUC-RJ e mestre pela UFRJ, tem mais de 30 anos em gestão de consultorias de tecnologia. Sócio de startup de software para integração de dados, trabalha com MYSQL, SQL SERVER, POSTGRES, ORACLE, WEB SERVICES e .NET. Desde 2018, é professor na Alura, ensinando programação e bancos de dados.

Curso atualizado em 05/06/2026

Já estuda na Alura?

Comece o curso agora

Ementa

Introdução e preparação do ambiente
- Apresentação
- Preparando o ambiente
- O que é o dbt e onde ele atua
- Transformação de dados para recomendações personalizadas
- Apresentação do estudo de caso
- Organizando dados de listas de supermercado no Listin
- Criação da camada Raw
- Configurando o ambiente de desenvolvimento para a Jornada Viagens
- Instalação do ambiente
- Gerenciando dados brutos na WaveCast
- Para saber mais: adicionando python ao PATH
- Faça como eu fiz: preparar ambiente dbt
- O que aprendemos?
Criando o projeto dbt
- Inicializando o projeto
- Estruturando projetos de freelancers na Freelando
- Configurando conexão com o PostgreSQL
- Garantindo a Conexão com o Banco de Dados para Agendamentos no Petpark
- Criando primeiro modelo no dbt
- Transformação de dados para personalização de produtos pet
- Primeiras transformações com o dbt
- Estratégia de dados para lançamentos de produtos geeks
- Para saber mais: como o dbt cria objetos no banco
- Faça como eu fiz: criar projeto dbt
- O que aprendemos?
Staging: limpeza e padronização
- Introdução a camada de staging
- Limpando dados de transações no SwiftBank
- Limpando a tabela de clientes
- Garantindo a qualidade dos dados de clientes na Zoop
- Trabalhando na tabela de produtos
- Limpeza de dados de músicas na Playcatch
- Tratando a tabela de pedidos
- Padronização de dados em organogramas empresariais
- Tratamento de itens de pedidos
- Garantindo a integridade dos dados de vendas na loja Meu Pequeno Grimório
- Para saber mais: uso de expressões regulares no postgreSQL
- Faça como eu fiz: transformação com dbt
- O que aprendemos?
Transformações e regras de negócio
- Modelo intermediário
- Integração de dados de pedidos e itens no Serenatto
- Criando métricas
- Criando métricas financeiras no SwiftBank
- Tratamento de duplicidades
- Consolidando dados de produtividade no Fokus
- Reutilizando código
- Otimização de rotas de entrega com macros
- Camanda Mart
- Organizando dados para personalização de conteúdo na VideoFlowNow
- Para saber mais: modelos incrementais no dbt
- Faça como eu fiz: pipeline dbt
- O que aprendemos?
Qualidade de dados no dbt
- Qualidade de dados no dbt
- Garantindo a integridade dos dados de filmes no Cinetopia
- Teste de relacionamentos
- Garantindo a integridade dos dados na plataforma Checklist
- Seeds no dbt
- Gerenciando dados de status de livros no Buscante
- Snapshots no dbt
- Preservando o histórico de preços de passagens aéreas na Jornada Milhas
- Camada de log
- Analisando logs de execução no Cookin'UP
- Para saber mais: testes: tabelas versus views
- Faça como eu fiz: dbt, testes e seeds
- O que aprendemos?
Documentação e execução do projeto
- Documentação com schema.yml
- Documentação de portfólios na Dev.Spot
- Visualizando projetos dbt docs
- Visualizando a documentação de receitas no Cookin'UP
- Execução do projeto
- Automatizando a execução de tarefas no aplicativo Fokus
- Formas de trabalhar com o dbt
- Implementando dbt no SwiftBank para otimizar processos de dados
- Para saber mais: uso do dbt parse
- Faça como eu fiz: documentar e rodar o dbt
- O que aprendemos?
- Conclusão

Descubra se esse curso é pra você! Leia as primeiras aulas

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

Conheça a escola

Cursos relacionados em Engenharia de Dados

curso

Estude com elas

Danilo William

Carla Lira Rodrigues

Wesley Esteves Dos Santos

FELIPE MARCEL RODRIGUES

Imersões

7 Days of Code

Artigos

Podcasts

Tech Guide

Vídeos Extras

Depoimentos de Alunos

Cases de Sucesso Exclusivo para estudantes Alura

Engenharia de Dados:

O que você aprenderá_

Público alvo_

Victorino Vila

Introdução e preparação do ambiente

Criando o projeto dbt

Staging: limpeza e padronização

Transformações e regras de negócio

Qualidade de dados no dbt

Documentação e execução do projeto

Data Science

Cursos relacionados em Engenharia de Dados

MLOps

implantação de modelos com automação e monitoramento