Learning Platform
Глоссарий Troubleshooting
Урок 01.02 · 7 мин
Начальный
НавигацияСтруктура курсаЛабораторные

Навигация по курсу

Этот урок поможет вам быстро освоиться с платформой и понять, как устроен курс dbt I.


Боковое меню (Sidebar)

Слева на экране находится боковое меню — ваш главный навигатор по курсу.

Что вы найдёте в меню:

  • Модули — основные разделы курса (00-course-intro, 01-what-is-dbt, и так далее)
  • Уроки — темы внутри каждого модуля
  • Прогресс — сколько уроков вы прошли в каждом модуле

Как пользоваться:

  1. Кликните на название модуля, чтобы развернуть список уроков
  2. Кликните на урок, чтобы перейти к нему
  3. Счётчик справа от модуля показывает прогресс (например, 3/4)

На мобильных устройствах меню скрыто — используйте иконку гамбургера в верхнем левом углу.


Структура курса: 22 модуль

Курс построен по нарастающей: от «что такое dbt» до полного capstone-проекта Jaffle Shop. Каждый модуль развивает один аспект и опирается на предыдущие.

Дорожная карта курса dbt I
00 — ВведениеТекущий модуль. О курсе, навигация, прогресс.
Фундамент
01 — Что такое dbtAnalytics engineering, ELT vs ETL, dbt vs альтернативы, landscape 2026
02 — Установкаpip install, dbt init, project skeleton, profiles.yml для DuckDB
03 — Модели и ref()Первая модель, ref() как Jinja function, DAG mental model, target/compiled
Sources и материализации
04 — Sourcessource() YAML, freshness warn_after/error_after, source overrides
05 — Materializationsview / table / ephemeral / materialized_view, Golden Rule выбора
06 — Incrementalis_incremental(), unique_key, append/merge/delete+insert, microbatch intro
Качество данных
07 — Tests basicsnot_null, unique, accepted_values, relationships, severity, store_failures
08 — Tests customSingular tests, custom generic tests, unit tests (1.8+ GA)
09 — Jinja basics{{ }} expression vs {% %} statement vs {# #} comment, set/for/if, execute flag
Гибкость и среда
10 — Macrosmacro definition, dispatch, dbt_utils tour (star, pivot, generate_surrogate_key)
11 — Variables и envvar() с CLI --vars, env_var() для секретов, dev vs prod pattern
12 — Seeds и SnapshotsCSV seeds, column_types, SCD2 snapshots, timestamp vs check strategy
Структура и DX
13 — Project structurestaging / intermediate / marts, naming stg_/int_/<entity>, _models.yml
14 — Documentationdescriptions, doc blocks, dbt docs generate/serve, exposures intro
15 — Packagespackages.yml, dbt deps, dbt_utils, dbt_expectations intro
CLI и debug
16 — CLI и selectorsbuild / compile / show, +/@/intersection, tag:, path:, state:, --full-refresh
17 — Debuggingtarget/compiled vs target/run, dbt debug, --sample, logs/dbt.log
18 — Cloud и Fusiondbt Cloud Studio IDE free tier, Jobs, Explorer, dbt Fusion engine
Финал
19 — Git workflowFeature branches для dbt, что review в PR, .gitignore для dbt
20 — CapstoneJaffle Shop на DuckDB: raw CSV в staging в marts, тесты, snapshot, docs, exposures

*** — ключевые модули.** Модуль 03 (модели и ref) — фундамент, без которого dbt не «щёлкает». Модуль 06 (incremental) — самая частая боль на production. Модуль 13 (project structure) — отличает «работает» от «поддерживаемо через год». Модуль 20 — capstone, где всё соединяется.


Формат уроков

Каждый урок построен по единому шаблону:

ЭлементОписание
Заголовок и метаданныеСложность, примерное время, теги
Теория1500-3000 слов с примерами и output
ДиаграммыИнтерактивные схемы и DAG-визуализации
КодSQL модели, YAML конфигурация, Jinja, bash-команды
Callout-блокиВажные предупреждения (note / tip / warning / danger)
KnowledgeCheckКонтрольный вопрос внутри урока (без подсказок к ответу)
Попробуй самКраткое практическое задание в конце урока

В конце урока — Quiz (5-7 вопросов с multiple-choice и true/false). В конце каждого модуля — Module exam (6 deep-вопросов на синтез материала всего модуля).


Лабораторные работы (Labs)

К курсу прилагаются 4 hands-on лабораторных:

  1. LAB-01 — Setup Jaffle Shop — поднимаем dbt-проект с нуля, профиль DuckDB, dbt debug, первый dbt run
  2. LAB-02 — Staging и marts — строим слой staging для raw CSV, intermediate для join-логики, marts для отчётности
  3. LAB-03 — Incremental и snapshot — incremental модель с unique_key, snapshot SCD2, проверка через delete+insert
  4. LAB-04 — Docs и exposures — описания, doc-blocks, exposures, dbt docs serve с lineage
TIP

Самая ценная часть курса — labs. Один прогон LAB-03 (incremental + snapshot) с реальным CSV даст больше понимания, чем три урока теории. Делайте labs.


Glossary и Troubleshooting

В правом верхнем углу платформы доступны два справочника:

  • Glossary — 65+ терминов dbt и DuckDB с короткими определениями: adapter, materialization, ref(), source(), DAG, lineage, Jinja, manifest, и так далее. Уроки ссылаются на него.
  • Troubleshooting — 35+ типовых ошибок и решений: dbt debug не находит profile, ref() ругается на отсутствующую модель, incremental падает на первом билде, snapshot без unique_key, dbt docs serve без generate, и прочее.

Обращайтесь к ним по ходу прохождения.


Поиск по курсу

Для быстрого поиска по всем материалам курса используйте глобальный поиск.

Как открыть:

  • macOS: Cmd + K
  • Windows/Linux: Ctrl + K

Что можно искать:

  • Названия уроков и модулей
  • Ключевые слова в тексте
  • Фрагменты кода и конфигураций
  • Термины и концепции

Где это всё пригодится

После курса вы сможете претендовать на роль junior analytics engineer или data engineer в команде, где уже есть dbt-проект. На реальном проекте отличие будет в warehouse (Snowflake / BigQuery / Postgres вместо DuckDB) и в масштабе данных, но сам ментальный фреймворк — модели, ref, sources, тесты, project structure — переносится дословно.

Проверьте понимание

Результат: 0 из 0
Прикладной
Вопрос 1 из 6. Какие модули курса автор отмечает как ключевые (звёздочкой) и почему?

Закончили урок?

Отметьте его как пройденный, чтобы отслеживать свой прогресс

Войдите чтобы оценить урок

Прогресс модуля
0 из 3