Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

The Complete Snowflake & dbt Hands-On Course

Khóa học thực hành toàn diện Snowflake & dbt

Khóa học thực hành toàn diện Snowflake & dbt

Thành thạo Snowflake & dbt – từ cơ bản đến chuyên sâu

4.6
(729 đánh giá)
5,674 học viên
Giảng viên
Daniel Weigel
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
11.0 giờ video
161 bài giảng
10 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026
#Cloud Data Warehousing #Data Engineering #Dbt #Snowflake

Bạn sẽ học được gì

Đưa dữ liệu vào Snowflake từ nhiều nguồn (AWS S3 và file local)
Thiết lập và quản lý internal và external stages trong Snowflake
Sử dụng SnowSQL để tải và truy vấn dữ liệu trong Snowflake hiệu quả
Xây dựng và tối ưu hóa các mô hình biến đổi dữ liệu bằng dbt
Hiểu về kiểm soát phiên bản và tính mô-đun trong dbt cho các dự án dữ liệu có khả năng mở rộng
Làm việc với dữ liệu bán cấu trúc - JSON
Làm việc với Time functions và Window functions

Yêu cầu

Kiến thức SQL cơ bản được khuyến nghị nhưng không bắt buộc
Quen thuộc với các khái niệm về dữ liệu (tùy chọn, nhưng hữu ích)
Không yêu cầu kinh nghiệm trước với dbt hoặc Snowflake - mọi thứ sẽ được giải thích từng bước

Đối tượng phù hợp

Dành cho các Data Analyst, Data Engineer đang tìm cách thành thạo Snowflake và dbt
Các Developer và Software Engineer quan tâm đến quy trình ELT hiện đại
Bất kỳ ai muốn tiếp cận Snowflake và dbt theo cách thực hành, dựa trên dự án

Nội dung khóa học

8 phần • 157 bài giảng
1 Bắt đầu tại đây: Khóa học này sẽ giúp bạn như thế nào
2 Lộ trình khóa học & Các đường dẫn học tập
3 Lưu ý
4 Bắt đầu với Snowflake: Thiết lập Bản dùng thử Miễn phí của Bạn
5 Snowflake Workspaces: Những gì đã thay đổi & Cách chuyển đổi
6 Thiết lập Workspace của bạn: Hiểu về Roles, Warehouses và Worksheets
7 Bài tập: Tạo các đối tượng đầu tiên của bạn
8 Các đối tượng và Warehouses trong Snowflake
9 Bắt đầu tải dữ liệu: Tạo Stage đầu tiên của bạn
10 Sức mạnh của cột VARIANT trong Snowflake
11 Trích xuất cột từ JSON trong Snowflake (với VARIANT)
12 Sao chép dữ liệu vào bảng Snowflake (Từ Stage vào Bảng)
13 Bài tập thực hành: Tải JSON lồng nhau từ S3 vào Snowflake
14 Bài tập - Phần sửa lỗi
15 Bộ dữ liệu Bike và Snowsql
16 Lưu ý: Cập nhật về cách tìm Snowflake Account Identifier cho SnowSQL
17 Đẩy file local lên Snowflake bằng lệnh PUT
18 Lưu ý trước khi bắt đầu bài tập tiếp theo
19 Bài tập - Tạo một Role Analyst
20 Lưu ý sau khi hoàn thành bài tập
21 Kiểm tra cấu trúc file trong Stage của bạn trước khi tải
22 Tìm hiểu sâu về COPY INTO: Gỡ lỗi, Tùy chọn & Mẹo chuyên nghiệp
23 Bảng tóm tắt Phần 1 – Kiến thức cơ bản về Snowflake
1 Giới thiệu về Snowflake Tasks - Tạo tác vụ được lên lịch
2 Snowflake Tasks - Tạo tác vụ con và DAG của các tác vụ
3 Snowflake Tasks - Quản lý
4 Bảng tóm tắt Phần 2 – Đã cập nhật
1 Trước khi bạn tìm hiểu sâu về dbt: hãy xem phần này trước!
2 Lưu ý cho phần dbt
3 Giới thiệu về DBT
4 DBT Cloud - Tạo tài khoản
5 DBT Cloud - Thiết lập tài khoản
6 DBT Run
7 Jinja và dbt_project
8 DBT - Thứ tự ưu tiên Materialization
9 Lưu ý
10 DBT định nghĩa sources
11 Hàm Ref và commit đầu tiên
12 CTE và làm việc với ngày tháng - Phần 1
13 CTE và làm việc với ngày tháng - Phần 2
14 Bài tập - SQL tái sử dụng với Macros
15 Sửa bài tập - Hướng dẫn tái cấu trúc Macro
16 Dữ liệu thời tiết hàng ngày và Window functions - Phần 1
17 Dữ liệu thời tiết hàng ngày và Window functions - Phần 2
18 Bảng dimension Station
19 DBT - Bảng fact Trip
20 DBT - Tương quan Thời tiết và Xe đạp
21 Lưu ý nhanh. Xem hoặc nhảy tiếp
22 Sửa lỗi - tải lại bảng BIKE
23 Các models đã được sửa
24 Triển khai môi trường Prod
25 Luồng End to End
26 Lập lịch Snowflake Tasks
27 Lập lịch DBT Job
28 Tổng kết
1 Trước khi bắt đầu: Yêu cầu thiết lập tự động hóa
2 Chuẩn bị tự động hóa: Thiết lập External Access trong Snowflake
3 Hiểu về Functions trong Snowflake (Inline vs Script-Based)
4 Tự động hóa End-to-End: Kích hoạt dbt Cloud từ một DAG trên Snowflake
5 Lưu ý cuối cùng: Dọn dẹp để tránh chi phí không cần thiết
1 Lưu ý giới thiệu
2 AWS - Storage Integration - Phần 1
3 AWS - Storage Integration - Phần 2
4 Azure - Storage Integration
5 GCS - Storage Integration
1 Giới thiệu dự án
2 Lời nhắn từ Daniel
3 Dữ liệu BTC trên AWS S3
4 Giải thích dữ liệu BTC
5 COPY INTO với Regular Expression
6 Đóng gói COPY INTO trong một Task
7 Đóng gói COPY INTO của bạn trong một Snowflake Task
8 Lưu ý
9 Thiết lập Python
10 Thiết lập Git
11 Thiết lập Visual Studio Code
12 DBT Init và commit đầu tiên
13 Lưu ý về Git
14 Push lên Git repo
15 Lưu ý
16 Dbt Core extension cho lineage
17 Các file Yaml chính và sources
18 Source freshness
19 Dbt Tests
20 Incremental Model - Tổng quan
21 Incremental Model - Chiến lược Merge
22 Snowflake Latteral Flatten
23 Incremental Model - Chiến lược Append
24 Ephemeral models - và Whale alert
25 Phân tích nhanh và tổ chức lại dự án dbt
26 dbt seed trong thực tế: Dữ liệu BTC, Làm giàu giá & Gỡ lỗi
27 Tái cấu trúc Macro
28 Đưa vào Production
29 File Manifest.json
30 Tạo một dbt profile mới
31 Cờ defer - Trì hoãn các models upstream
32 Zero Copy Cloning và dbt Clone
33 Defer vs Clone
34 Python dbt models - Tổng quan
35 Lưu ý
36 Python dbt models - Hướng dẫn tái cấu trúc
37 Gỡ lỗi Python dbt models - Giải pháp thay thế print()
38 DBT Packages
39 Sử dụng Macro từ dbt packages
40 DBT Docs
41 Theo dõi báo cáo của bạn: Hiển thị Looker Dashboards trong dbt
42 DBT Test trên Whale Alert
43 Khóa Whale alert của chúng ta với một Contract
44 Phiên bản hóa Whale Alert
45 Thiết lập Key Pair Authentication
46 Lưu ý
47 Thiết lập Continuous Integration
48 Tùy chọn nâng cao: Dynamic Target theo Branch
49 Cảm ơn và Giới thiệu bài tập
50 Sẵn sàng để vượt qua chứng chỉ dbt Analytics Engineer?
51 Bài tập ETH
52 Phản hồi của bạn rất có ý nghĩa!
1 Chủ đề nâng cao: Xây dựng Khung kiểm toán dbt
2 Hậu trường: Hiểu nhật ký dbt
3 Giới thiệu về theo dõi: Query Comments & History trong Snowflake
4 Post-Hooks trong thực tế: Gắn thẻ cho các bảng được tạo bởi dbt
5 Từ Context đến Kiểm toán: Sử dụng dbt Variables
6 Từ Variables đến Logs: Tạo bảng kiểm toán của bạn
7 Lịch sử kiểm toán đầy đủ: Từ các lần chạy đến logs cấp dòng
8 Bài tập tùy chọn: Ghi log kiểm toán cấp chuyên gia với đối tượng kết quả của Or Avidov
9 Xử lý lỗi: runResults.json + dbt retry
10 Snapshots trong dbt: Sử dụng chiến lược Timestamp
1 Giới thiệu các tính năng Snowflake
2 Snowpipe Phần 1: Tải JSON lên S3 & Tạo External Stage của bạn
3 Sửa lỗi 403: Thiết lập Storage Integration & Trust Policy trong AWS
4 Kích hoạt Snowpipe từ S3 & Tổng kết mọi thứ
5 Lưu ý về xử lý file Snowpipe
6 Tải dữ liệu sạch với MERGE
7 Giới thiệu về Streams: Theo dõi thay đổi bảng trong Snowflake
8 Sử dụng một Stream với MERGE: Xử lý Inserts, Updates & Deletes
9 Tự động hóa việc sử dụng Stream với Snowflake Tasks
10 Snowflake Time Travel trong thực tế: Truy vấn trạng thái quá khứ & Khôi phục đối tượng đã xóa
11 Mẹo nâng cao về Time Travel: Thời gian lưu giữ & SHOW HISTORY
12 Cloning một Database với Time Travel
13 Hiểu về Fail-safe: Lớp bảo vệ dữ liệu cuối cùng của Snowflake
14 Xuất dữ liệu từ Snowflake sang S3
15 Tùy chỉnh việc xuất dữ liệu Snowflake của bạn
16 Snowflake Secure Shares: Hướng dẫn đầy đủ
17 Lưu ý về Shares
18 Ẩn các quyền hạn đặc biệt với Masking Policies
19 RLS trong Snowflake
20 Bài tập - Bảo mật dòng & cột: Phiên bản Game of Thrones
21 Lưu ý về RBAC
22 Hệ thống phân cấp Role trong Snowflake: Cấp và thu hồi Roles
23 Direct Grants và Secondary Roles
24 Tại sao Giáo sư X chưa thể thấy các phản diện
25 Snowflake Roles & Privileges - Đơn giản hóa
26 Xóa đối tượng và Dọn dẹp
27 Cache
28 Micro Partitions
29 Clustering
30 Bảng tóm tắt Snowflake – Đã cập nhật

Giới thiệu khóa học

Want to build real, production-ready data pipelines with two of the most in-demand tools in the modern data stack ? This all-levels, project-based course takes you from the basics to advanced workflows with Snowflake and dbt (data build tool).

With over 11 hours of content, you’ll not just learn the concepts — you’ll apply them step by step in real projects, including a Bitcoin blockchain data pipeline designed to mirror real-world challenges.

In this course, you will:

  • Set up and manage Snowflake environments (databases, schemas, stages).

  • Ingest data from local files, S3 buckets, and external sources.

  • Write modular SQL with dbt models, CTEs, and window functions.

  • Apply ELT best practices and build maintainable data models.

  • Use dbt contracts, versioning, and generic tests for reliability.

  • Set up CI/CD with GitHub Actions and key pair authentication.

  • Optimize Snowflake with caching, micropartitions, and clustering.

  • Prepare data for analytics tools like Power BI.

This course is packed with real-world use cases, code walkthroughs, and tips I’ve implemented in production environments. By the end, you’ll be confident in building scalable, maintainable data pipelines — skills you can immediately apply in your current role or future projects. These lessons are designed to give you both technical expertise and practical confidence when working with modern data tools.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Cloud Data Warehousing
Hiển thị tất cả khoá học Data Engineering
Hiển thị tất cả khoá học Dbt
Hiển thị tất cả khoá học Snowflake
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊