Dành cho người trái ngành chuyển sang data
SQL và dbt hết đáng sợ ngay hôm có người chỉ cho bạn quy trình thật
Tám tuần, một project, làm đúng cách một team analytics làm. Kết thúc bạn có một repo dbt đã test trên GitHub và đủ vốn từ để bảo vệ nó trong buổi phỏng vấn.
Nếu bạn thấy mình ở đây
“Ai cũng biết rồi, chỉ mình chưa”
Tin tuyển dụng liệt kê dbt, warehouse, orchestration và CI như thể chúng hiển nhiên. Chúng không hiển nhiên. Đó là bốn thứ, học theo một thứ tự cố định, và tìm ra thứ tự đó một mình mới là phần khó.
“SQL của mình chỉ là SQL học thử”
Bạn join được hai bảng. Công việc thật hỏi window function trên dữ liệu về trễ, và một model mà sáu tháng sau người khác vẫn đọc được. Khoảng cách đó dạy được trong vài tuần, không phải vài năm.
“Mình không có gì để đưa ra”
Chứng chỉ chứng minh bạn có đi học. Một repo với lớp source, staging và mart, test fail rõ ràng và một README chứng minh bạn làm được việc. Bạn ra về với thứ thứ hai.
Tám tuần gồm những gì
Tuần 1–2 · SQL đúng cách công việc dùng
- Join, aggregate và window function trên một bộ dữ liệu bẩn có thật
- Đọc một schema lạ mà không cần hỏi ai
- Viết câu query mà người sau đọc theo được
Tuần 3–4 · Mô hình hóa một warehouse
- Lớp source, staging và mart, và vì sao phải tách
- Dimensional modeling mà không cần cuốn sách 400 trang
- Grain: câu hỏi duy nhất ngăn phần lớn dashboard sai
Tuần 5–6 · dbt trong thực chiến
- Model, ref, seed và snapshot trên một project thật
- Test fail rõ ràng, và tài liệu sinh thẳng từ code
- Incremental model, và khi nào nó không đáng làm
Tuần 7–8 · Đưa lên và nói được về nó
- Git, pull request và CI chạy test dbt của bạn
- README khiến nhà tuyển dụng đọc tiếp
- Trình bày model của chính bạn trong phỏng vấn, bằng lời
Bắt đầu ngay tuần này
Bài học có sẵn dạng quay lại, nên tám tuần vừa với một công việc bạn chưa nghỉ.