dbt certification

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dbt Analytics Engineering Certification Exam은 dbt 플랫폼을 사용하여 데이터 모델을 구축, 테스트 및 유지 관리하는 능력을 평가하는 시험입니다. 이 인증은 데이터 팀이 분석 인프라에 엔지니어링 원칙을 적용할 수 있는지를 검증합니다. 

시험 개요:
• 시험 시간: 2시간
• 문항 수: 65문항
• 합격 점수: 65% 이상
• 응시료: $200
• 권장 경험: SQL에 능숙하며, dbt Core 또는 Cloud에서 최소 6개월 이상의 경험 

시험 주제:
1. dbt 모델 개발: 원시 데이터 의존성 확인, 모듈화 및 DRY 원칙 적용, 비즈니스 로직을 효율적인 SQL 쿼리로 변환, 논리적인 모델 흐름 생성 등
2. 데이터 모델링 오류 디버깅: 로그된 오류 메시지 이해, 컴파일된 코드 및 .yml 파일의 오류 해결 등
3. 데이터 파이프라인 모니터링: DAG의 다양한 지점에서 모델 실행 실패 시 데이터 웨어하우스에 미치는 영향 이해 등
4. dbt 테스트 구현: 일반, 단일 및 사용자 정의 테스트를 다양한 모델과 소스에 적용 등
5. dbt 작업 배포: 개발 및 배포 환경의 차이 이해, 적절한 작업 구성 등
6. dbt 문서화 생성 및 유지: 소스, 테이블 및 열 설명 작성, 매크로를 사용한 모델 및 데이터 계보 표시 등
7. 버전 관리 통한 코드 프로모션: Git 브랜치 및 기능 이해, 깨끗한 커밋 및 풀 리퀘스트 생성 등
8. 데이터 웨어하우스에서의 dbt 환경 설정: 환경 연결 이해, 프로덕션 데이터와 개발 데이터의 차이 이해 등 

시험 준비 방법:
• 공식 학습 자료 활용: dbt Labs에서 제공하는 공식 학습 경로와 공식 스터디 가이드를 통해 각 주제에 대한 심층적인 학습이 가능합니다.
• 실제 프로젝트 경험: 실제 dbt 프로젝트를 수행하여 모델 개발, 테스트, 배포 등의 경험을 쌓는 것이 중요합니다.
• 추가 학습 자료: dbt Community Forum과 dbt Slack에서 다른 수험생들과 경험을 공유하고 조언을 구할 수 있습니다.

추가 팁:
• 시험 형식 이해: 시험에는 여러 선택형, 빈칸 채우기, 매칭, 핫스팟, 목록 작성, DOMC(Discrete Option Multiple Choice) 등의 다양한 질문 형식이 포함됩니다. 
• 시간 관리: 2시간의 시험 시간 동안 65문항을 풀어야 하므로, 각 문항에 약 2분 정도를 할애할 수 있습니다. 시간 배분에 유의하세요.

위의 정보를 토대로 충분한 준비를 하신다면 dbt Analytics Engineering Certification Exam에 성공적으로 합격하실 수 있을 것입니다.