Analytics Engineering con dbt e Semantic Layer
Trasforma dati grezzi in modelli affidabili, riusabili e governati con layering, test, contracts e semantic layer.

Che cos'è davvero l'analytics engineering

'Layering: staging, intermediate, marts'
Prerequisiti: 1

dbt fundamentals e project structure
Prerequisiti: 1

Test, contracts e fiducia nei modelli
Prerequisiti: 1

Snapshot e gestione del cambiamento lento
Prerequisiti: 1

Materialization, incremental e snapshot per eventi e stato cliente
Prerequisiti: 1

Semantic layer e metric definitions
Prerequisiti: 1

Git workflow, code review e collaborazione tecnica
Prerequisiti: 1

Environments, deployment e release discipline
Prerequisiti: 1

Performance e cost management nelle trasformazioni
Prerequisiti: 1

Reverse ETL e activation layer
Prerequisiti: 1

Cheat Sheet - Analytics Engineering con dbt
Prerequisiti: 1

'Progetto finale: un mini analytics stack completo'
Prerequisiti: 1
Collegamenti tra moduli
Continua il percorso con questi moduli
Porta la sperimentazione a livello serio con design causale, power planning, variance reduction e governance.
Stessa fase del percorso Matematica per l Analisi Dati 10 lezioniInserisce il rigore matematico che rende piu leggibili modelli, inferenza, forecasting e regressioni applicate.
Stessa fase del percorso Advanced SQL for Analytical Systems 14 lezioniUsa SQL come linguaggio di ragionamento, non solo di estrazione, con pattern per coorti, funnel, esperimenti e performance.
Modulo precedente Panoramica del Corso e Metodo di Studio per Data Work 8 lezioniTrasforma il corso da catalogo a sistema cognitivo, con metodo di studio, memoria tecnica e piano di output professionali.
Modulo precedente Data Collection & Tracking Systems 8 lezioniPassa da tag e strumenti isolati a sistemi di misura affidabili, governati e osservabili.
Modulo precedente Metriche, KPI Trees e Fondamenti Analitici 6 lezioniImpara a leggere i numeri come sistemi, con KPI tree, unit economics, baseline corrette e lettura causale dei segnali.