シリコンバレーのエンジニアと一緒に学ぶDBT

現代的なデータチームがdbtを活用する方法を学びます。 メンテナンス可能な分析モデルと検証されたデータパイプラインを直接作ってみます。 アナリティクスエンジニアリングの核心概念を実務中心に身につけます。 データキャリアをもう一段階成長させたい方のための講義です 🚀

難易度 初級

受講期間 無制限

SQL
SQL
Data Engineering
Data Engineering
data-analysis
data-analysis
dbt
dbt
Data literacy
Data literacy
SQL
SQL
Data Engineering
Data Engineering
data-analysis
data-analysis
dbt
dbt
Data literacy
Data literacy

学習した受講者のレビュー

4.8

5.0

홍태경

30% 受講後に作成

Airflowの講義に続いて視聴しています。 情報系モデリングの講義は、ここが唯一ではないかと思います。 後ほど、知らないと昇進できない「データアーキテクチャの定石」講義も当然購入させていただきます。 Inflearnを常に活用しているジュニアエンジニアの立場からすると、APIや加工されていない様々なデータをODSに入れ、ファクトや基準テーブルなどを組み合わせてDW -> DMまで実践できる、よく作り込まれたトイプロジェクト形式のELT実習例がいくつかあれば、価格が数十万ウォンでも購入する意向があるのですが……なかなかないんですよね。泣 もし関連して、今後ローンチされる予定はありますでしょうか。泣

5.0

asdf

100% 受講後に作成

DBTについてお試しで触れてみる良い機会になりました。 実習に無駄がなく、詰まることもなくスムーズに進められたのが良かったです。 今の職場ですぐに使えるかは分かりませんが、 いつか使う機会があればいいなと思っています。 良い講義をありがとうございました。

5.0

이승호

38% 受講後に作成

データサイエンスについての新しい概念を2時間ほどで入門し、学ぶことができる有益な講義だったと思います。これまで私にとってDB関連の知識は、APIをリクエストすればそれに対するレスポンスを返すクエリを作成するSQL関連の概念や、それ以上となるとテーブルの関係を設計する程度にとどまっていました。しかし、そこから一歩進んで、データをいかに最大限原型を維持しながら柔軟に実務に必要なデータを加工できるかという、アプローチの概念そのものに初めて踏み出すことができ、本当に有益だったと感じています。これからも良い講義をお願いします。

受講後に得られること

  • 現代的なデータチームがdbtで働く全体的な流れを理解

  • 複雑なSQLを構造化されたモデルで整理し拡張

  • 実務にすぐ適用可能な分析エンジニアリングセンス

  • テストとドキュメント化によるデータ信頼性の向上

🚀 SQLを超えて、本物の分析へ 実務で通用するdbt Analytics Engineering

この講義では、dbtを活用して現代的なデータ分析環境を構築する方法を学びます。
単にSQLクエリを作成するレベルを超えて、保守可能な分析モデルを設計し、テストとドキュメント化を通じて
信頼できるデータパイプラインを作るプロセスを扱います。

モデリング、テスト、ドキュメント化まで一つの流れでつなげ、実際のデータチームが使用する分析エンジニアリングの核心概念を実務中心に理解できます。

#SQL, #データベース, #データモデリング, #dbt, #実習中心

🏢 どの分野で主に使用されますか?

このコースで扱うdbtと分析エンジニアリング手法は、以下のような分野で広く使用されています。

  • 📊 データ分析チーム (Analytics / BI)

  • 🧠 アナリティクスエンジニア(Analytics Engineer)

  • 🏗️ データエンジニアリング組織

  • 🏢 スタートアップから大企業のモダンデータスタック環境

  • ☁️ クラウドベースのデータウェアハウス(BigQuery、Snowflake、Redshiftなど)

🎯 講座企画の背景

実務では多くのチームが依然として
「一応動いているが誰も信頼できないSQL」
「誰が作ったのか分からない分析クエリ」で苦労しています。

私も現場でこのような問題を繰り返し経験し、
その解決策としてdbtと分析エンジニアリング方式を導入してきました。

この講義は理論説明ではなく、実際のデータチームで使う方式そのままにdbtを理解し適用できるよう企画されました。SQLを超えてデータを「管理可能な資産」にしたい方々にお役に立てるよう作りました。

👉 こんな内容を学びます

🔑 Analytics Engineering with dbt

現代的なデータチームがdbtを活用して分析データを作る全体的な流れを学びます。その場しのぎで作成していたSQLを再利用可能で管理可能な分析モデルに変える方法を理解します。モデル間の依存関係を明確にし、段階的にデータをクレンジングする構造を直接設計します。

🧪 信頼できるデータのためのテストとドキュメント

データを「それらしく見える結果」ではなく信頼できる分析資産にする方法を学びます。dbtのテスト機能を活用してデータ品質を検証し、自動ドキュメント化を通じてチーム全体が理解できる分析環境を構築します。

モダンな分析はここから始まります。

📌 受講前の参考事項

🖥️ 実習環境

  • オペレーティングシステムおよびバージョン(OS): Windows、macOS、Linux、Ubuntu

  • 使用ツール:

    • dbt Core (オープンソース)

    • Python 3.9以上

    • Docker & Docker Compose (実習環境統一用)

    • Visual Studio Code または好みのコードエディタ

  • PC スペック:

    • CPU: 2コア以上

    • メモリ(RAM): 8GB以上推奨 (最小4GB)

    • ディスク: 空き容量10GB以上

📘 学習資料

  • 講義スライド(PDF / PPT)

  • 実習用ソースコード(dbtプロジェクト全体)

⚠️ 事前知識および注意事項

  • 基本的なSQLの使用経験が必要です。

    (SELECT、JOIN、GROUP BY レベル)

  • 講義ではPostgreSQLをDocker環境で使用します。

    Dockerがまだ馴染みがなくても心配しないでください!😊

    私が作成した無料のDocker講座がありますので、必要な方は気軽にご覧いただければすぐに理解できますよ。👉 https://inf.run/KkNw9

🧩 一緒に受講するとおすすめです

SQLを初めて学ぶ方でも気軽に始められ、すぐに使いこなせるようになる実践中心の講義です。✨

SELECTでデータを取り出して、JOINで繋げて、GROUP BYで整理するなど

実務で最もよく使う機能だけを簡単に楽しく学びましょう!📊

複雑な説明は最小限にして、

「あ、だからSQLが重要なんだ!」すぐに理解できる現実的な例題中心で進めます。💡

データアナリスト、開発者、データエンジニア…

どの道を選んでもSQLは必須スキルです。🚀

この講義一つで基礎をしっかり固め、

実戦でも自ら問題を解決できるデータ感覚を身につけさせます!🔥

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 👨‍💻 SQLは使うけど、分析構造がいつも物足りない方

  • 🧩 分析結果をより信頼できるものにしたい方

  • 🚀 モダンデータチームの働き方を学びたい方

  • 📈 データキャリアを一段階成長させたい方

  • 🔥 その場しのぎのSQLから抜け出したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • ✅ 基本的なSQLの使用経験があれば十分です。

  • 📊 SELECT、JOIN、GROUP BY程度を理解していれば問題なくついてこられます。

  • 🚀 データ分析またはデータエンジニアリングの経験があれば、より早く理解できます。

こんにちは
altoformulaです。

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4.8

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韓国で終わらせるつもり?英語で世界市場を突き破れ! 🌍🚀

こんにちは。UC Berkeleyで💻コンピューター工学(EECS)を専攻し、シリコンバレーで15年以上ソフトウェアエンジニアとして働いてきました。現在はシリコンバレーのビッグテック本社でビッグデータとDevOpsを担当するStaff Software Engineerを務めています。 working with Big Data and DevOps at a Big Tech headquarters in Silicon Valley.

  • 🧭 シリコンバレーのイノベーションの現場で直接学んだ技術とノウハウを、オンライン講義を通じて皆さんと分かち合いたいと思います。

  • 🚀 技術革新の最前線で学び成長してきた私と共に、皆さんもグローバルな舞台で活躍できる力を身につけましょう!

  • 🫡 頭は良くありませんが、諦めずにコツコツと続ければ何事も成し遂げられるということを、ぜひお伝えしたいです。いつも役立つ資料で、そばからサポートさせていただきます。

 

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全体

23件 ∙ (2時間 41分)

講座資料(こうぎしりょう):

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受講レビュー

全体

18件

4.8

18件の受講レビュー

  • koelkorea7927님의 프로필 이미지
    koelkorea7927

    受講レビュー 18

    平均評価 5.0

    5

    38% 受講後に作成

    データサイエンスについての新しい概念を2時間ほどで入門し、学ぶことができる有益な講義だったと思います。これまで私にとってDB関連の知識は、APIをリクエストすればそれに対するレスポンスを返すクエリを作成するSQL関連の概念や、それ以上となるとテーブルの関係を設計する程度にとどまっていました。しかし、そこから一歩進んで、データをいかに最大限原型を維持しながら柔軟に実務に必要なデータを加工できるかという、アプローチの概念そのものに初めて踏み出すことができ、本当に有益だったと感じています。これからも良い講義をお願いします。

    • altoformula
      知識共有者

      イ・スンホ様、こんにちは。 素敵なレビューをいただき、本当にありがとうございます! おっしゃる通り、SQLやテーブル設計から一歩踏み込んで、データをいかに「柔軟に加工し活用するか」という感覚を掴んでいただくことがこの講義の目標でしたが、その部分をしっかりと受け取っていただけて本当に嬉しいです。 これからも実務ですぐに活用できる概念や視点を中心に、良い講義を作っていけるよう努めてまいります。ありがとうございました!

  • jason님의 프로필 이미지
    jason

    受講レビュー 33

    平均評価 5.0

    5

    30% 受講後に作成

    Airflowの講義に続いて視聴しています。 情報系モデリングの講義は、ここが唯一ではないかと思います。 後ほど、知らないと昇進できない「データアーキテクチャの定石」講義も当然購入させていただきます。 Inflearnを常に活用しているジュニアエンジニアの立場からすると、APIや加工されていない様々なデータをODSに入れ、ファクトや基準テーブルなどを組み合わせてDW -> DMまで実践できる、よく作り込まれたトイプロジェクト形式のELT実習例がいくつかあれば、価格が数十万ウォンでも購入する意向があるのですが……なかなかないんですよね。泣 もし関連して、今後ローンチされる予定はありますでしょうか。泣

    • altoformula
      知識共有者

      ホン・テギョン様、こんにちは。 温かいお言葉をいただき、ありがとうございます。😊 私も講義を作りながら、同じような悩みをたくさん抱えてきました。 おっしゃる通り、dbtやデータモデリングを学ぶ過程で最も惜しいと感じる部分は、単に文法や機能を習得することを超えて、実際の業務に近い規模のデータを用いて ODS → DW → DM まで設計・構築してみる実習環境が少ないという点だと思います。 特にデータエンジニアの立場では、API、ログ、運用DBなどのデータを収集した後、dbtを活用して Fact/Dimension モデリングを行い、最終的にデータマートまで作ってみる経験こそが実務能力に直結しますが、このような形式の教育コンテンツは意外と見つけるのが難しいですよね。 現在、具体的に準備している講義はありませんが、提案していただいたような実習中心のデータウェアハウス構築プロジェクトは、私も十分に価値があると考えています。今後、講義を企画することになれば、単なるdbtの機能説明に留まらず、実際のデータプラットフォームを構築する流れを体験できるような形も検討してみます。 貴重なご意見をいただき、ありがとうございました。このようなフィードバックは、次の講義を準備する上で本当に大きな助けになります。🙏

    • ジュニアの初歩的な質問に答えていただき、ありがとうございます。 必ずしもdbtを使わなくても、シンプルなDB to DBのプロシージャでデータを持ってくるような簡単な実習でも、非常に助けになると思います。SparkやAirflowといった技術スタックよりも、情報系モデリングにおいて「このような基準でファクトとディメンションテーブルを分け、ロード前のべき等性など、こうした状況を考慮すべきだ」といった、シニアデータエンジニアのELT/ETL哲学を学びたいです。

  • limeade님의 프로필 이미지
    limeade

    受講レビュー 21

    平均評価 4.9

    5

    100% 受講後に作成

    DBTについてお試しで触れてみる良い機会になりました。 実習に無駄がなく、詰まることもなくスムーズに進められたのが良かったです。 今の職場ですぐに使えるかは分かりませんが、 いつか使う機会があればいいなと思っています。 良い講義をありがとうございました。

    • altoformula
      知識共有者

      こんにちはasdfさん、 素敵なレビューをありがとうございます! dbtを「かじってみる」体験がお役に立てたようで、本当に嬉しいです😊 おっしゃる通り、今すぐ使う予定がなくても、こうしたツールや概念を一度経験しておけば、将来必要になった際により迅速に活用できるはずです。 実習部分もスムーズに進められるよう工夫しましたが、評価していただき感謝いたします。 これからも実務に役立つ講義を作っていきたいと思います!

  • jbakabaam님의 프로필 이미지
    jbakabaam

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    最高です。データエンジニアリングに関するすべての講義を受講する予定です。

    • altoformula
      知識共有者

      こんにちは、슥슥스륵様。 貴重なお時間を割いて素敵なレビューを書いてくださり、本当にありがとうございます!

  • jejupeter님의 프로필 이미지
    jejupeter

    受講レビュー 14

    平均評価 5.0

    5

    33% 受講後に作成

    • altoformula
      知識共有者

      제주피터様、こんにちは。 お忙しい中、素敵なレビューを投稿していただきありがとうございます。

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