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실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 DBT

현대적인 데이터 팀이 dbt를 활용하는 방식을 배웁니다. 유지보수 가능한 분석 모델과 검증된 데이터 파이프라인을 직접 만들어봅니다. 분석 엔지니어링의 핵심 개념을 실무 중심으로 익힙니다. 데이터 커리어를 한 단계 더 성장시키고 싶은 분들을 위한 강의입니다 🚀

42명 이 수강하고 있어요.

난이도 입문

수강기한 무제한

  • 미쿡엔지니어
데이타베이스
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데이타모델링
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실습 중심
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실습 중심
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 현대적인 데이터 팀이 dbt로 일하는 전체 흐름을 이해

  • 복잡한 SQL을 구조화된 모델로 정리하고 확장

  • 실무에 바로 적용 가능한 분석 엔지니어링 감각

  • 테스트와 문서화를 통한 데이터 신뢰도 향상

🚀 SQL을 넘어, 진짜 분석으로 실무에서 통하는 dbt Analytics Engineering

이 강의에서는 dbt를 활용해 현대적인 데이터 분석 환경을 구축하는 방법을 배웁니다.
단순히 SQL 쿼리를 작성하는 수준을 넘어, 유지보수 가능한 분석 모델을 설계하고 테스트와 문서화를 통해
신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 만드는 과정을 다룹니다.

모델링, 테스트, 문서화까지 하나의 흐름으로 연결하며 실제 데이터 팀이 사용하는 분석 엔지니어링의 핵심 개념을 실무 중심으로 이해할 수 있습니다.

#SQL, #데이타베이스, #데이타모델링, #dbt, #실습중심

🏢 어떤 분야에서 주로 사용되나요?

이 강의에서 다루는 dbt와 분석 엔지니어링 방식은 다음과 같은 분야에서 널리 사용됩니다.

  • 📊 데이터 분석 팀 (Analytics / BI)

  • 🧠 분석 엔지니어(Analytics Engineer)

  • 🏗️ 데이터 엔지니어링 조직

  • 🏢 스타트업부터 대기업의 모던 데이터 스택 환경

  • ☁️ 클라우드 기반 데이터 웨어하우스(BigQuery, Snowflake, Redshift 등)

🎯 강의 기획 배경

실무에서 많은 팀이 여전히
“잘 돌아가긴 하지만 아무도 믿지 못하는 SQL”
“누가 만들었는지 모르는 분석 쿼리”로 어려움을 겪고 있습니다.

저 역시 현업에서 이런 문제를 반복해서 경험했고,
그 해결책으로 dbt와 분석 엔지니어링 방식을 도입해 왔습니다.

이 강의는 이론 설명이 아닌, 실제 데이터 팀에서 쓰는 방식 그대로 dbt를 이해하고 적용할 수 있도록 기획되었습니다. SQL을 넘어 데이터를 ‘관리 가능한 자산’으로 만들고 싶은 분들께 도움이 되도록 만들었습니다.

👉 이런 내용을 배워요

🔑 Analytics Engineering with dbt

현대적인 데이터 팀이 dbt를 활용해 분석 데이터를 만드는 전체 흐름을 배웁니다. 임시로 작성하던 SQL을 재사용 가능하고 관리 가능한 분석 모델로 바꾸는 방법을 이해합니다. 모델 간 의존성을 명확히 하고, 단계별로 데이터를 정제하는 구조를 직접 설계합니다.

🧪 Testing & Documentation for Trusted Data

데이터를 “그럴듯해 보이는 결과”가 아니라 신뢰할 수 있는 분석 자산으로 만드는 방법을 배웁니다. dbt의 테스트 기능을 활용해 데이터 품질을 검증하고, 자동 문서화를 통해 팀 전체가 이해할 수 있는 분석 환경을 구축합니다.

Modern analytics starts here.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows, macOS, Linux, Ubuntu

  • 사용 도구:

    • dbt Core (Open Source)

    • Python 3.9 이상

    • Docker & Docker Compose (실습 환경 통일용)

    • Visual Studio Code 또는 선호하는 코드 에디터

  • PC 사양:

    • CPU: 2코어 이상

    • 메모리(RAM): 8GB 이상 권장 (최소 4GB)

    • 디스크: 여유 공간 10GB 이상

학습 자료

  • 강의 슬라이드(PDF / PPT)

  • 실습용 소스 코드 (dbt 프로젝트 전체)

선수 지식 및 유의사항

  • 기본적인 SQL 사용 경험은 필요합니다.

    (SELECT, JOIN, GROUP BY 수준)

  • 강의에서는 PostgreSQL을 Docker 환경에서 사용하게 됩니다.

    Docker가 아직 낯설다면 걱정하지 마세요! 😊

    제가 만들어 둔 무료 Docker 강의가 있으니, 필요하신 분들은 편하게 보고 오시면 금방 따라오실 수 있어요. 👉 https://inf.run/KkNw9

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 👨‍💻 SQL은 쓰지만, 분석 구조가 늘 아쉬운 분

  • 🧩 분석 결과를 더 신뢰 가능하게 만들고 싶은 분

  • 🚀 모던 데이터 팀의 일하는 방식을 배우고 싶은 분

  • 📈 데이터 커리어를 한 단계 성장시키고 싶은 분

  • 🔥 임시 SQL에서 벗어나고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • ✅ 기본적인 SQL 사용 경험이 있다면 충분합니다.

  • 📊 SELECT, JOIN, GROUP BY 정도를 이해하신다면 문제없이 따라올 수 있습니다.

  • 🚀 데이터 분석 또는 데이터 엔지니어링 경험이 있다면 더 빠르게 이해할 수 있습니다.

안녕하세요
입니다.

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수강생

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수강평

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답변

4.8

강의 평점

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강의

한국에서 끝낼 거야? 영어로 세계 시장을 뚫어라! 🌍🚀

안녕하세요. UC Berkeley에서 💻 컴퓨터 공학(EECS)을 전공하고, 실리콘 밸리에서 15년 이상을 소프트웨어 엔지니어로 일해왔으며, 현재는 실리콘밸리 빅테크 본사에서 빅데이터와 DevOps를 다루는 Staff Software Engineer로 있습니다.

  • 🧭 실리콘 밸리의 혁신 현장에서 직접 배운 기술과 노하우를 온라인 강의를 통해 이제 여러분과 함께 나누고자 합니다.

  • 🚀 기술 혁신의 최전선에서 배우고 성장해 온 저와 함께, 여러분도 글로벌 무대에서 경쟁할 수 있는 역량을 키워보세요!

  • 🫡 똑똑하지는 않지만, 포기하지 않고 꾸준히 하면 뭐든지 이룰수 있다는 점을 꼭 말씀드리고 싶습니다. 항상 좋은 자료로 옆에서 도움을 드리겠습니다

 

커리큘럼

전체

20개 ∙ (2시간 24분)

해당 강의에서 제공:

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강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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