アライアンス事業部 エンジニアグループ モダンデータスタック(MDS)チームのしんやです。
dbtでは認定試験が展開されていますが、その中の1つ『dbt Analytics Engineering Certification Exam』が2024年05月から新しくなるようです。(公式ページを覗いてみたらそういう案内がされていました)
日付的には2024年05月01日から変わる模様。
当エントリでは、以前のものとどういう部分が変わっているのかについてその内容を確認してみたいと思います。
対象となるdbtのバージョンについて
まずはじめに、一番分かりやすい変更点から。対象となるdbtのバージョンが従来の『1.1』からほぼ最新の『1.7』となります。(2024年04月時点で登場しているバージョンは1.8だがまだβ版なので)
出題範囲と内容について
そして出題範囲と内容も当然ながら変わる形となります。これまでの試験に関する内容はこちらをご参照ください。
そして以下が新しい試験における試験範囲となります。箇条書きの部分と合わせて、該当しそうな関連ドキュメントやブログエントリのリンクも並べておきました。
dbtモデルの開発
- 生データオブジェクトの依存関係の特定・検証
- コアとなるdbtマテリアライゼーションの理解
- モジュール化の概念とDRY原則の取り入れ方
- ビジネスロジックをパフォーマンスの高いSQLクエリに変換
run、test、docs、seedなどのコマンドの使用- モデルの論理フローの作成、クリーンなDAGの構築
dbt_project.ymlにおける設定の定義- dbtにおけるソースの設定
- dbtパッケージの使用
- 開発ライフサイクルにおけるgit機能の活用
- Pythonモデルの作成
- grants "設定によるモデルへのユーザーアクセスの提供
dbtモデルのガバナンスを理解する
- モデルにコントラクトを追加し、モデルの形を保証する
- 異なるバージョンのモデルを作成し、古いモデルを非推奨にする
- モデルアクセスの設定
データモデリングにおけるエラーのデバッグ
- ログに記載されたエラーメッセージを理解する
- コンパイル済みコードを使ったトラブルシューティング
- .ymlコンパイルエラーのトラブルシューティング
- dbtコアとデータプラットフォームのエラー応答の区別
- 修正の開発と実装、およびマージ前のテスト
データパイプラインの管理
- DAG内の障害ポイントのトラブルシューティングと管理
dbt cloneの使用- 統合ツールからのエラーのトラブルシューティング
dbt testの実装
- 多種多様なモデルやソースに対する汎用テスト、単数テスト、カスタムテスト、カスタムジェネリックテストの使用
- dbtモデルとソースの前提条件のテスト
- ワークフローにおける様々なテストステップの実装
dbtドキュメントの作成とメンテナンス
- dbtドキュメントの更新
- ymlファイルにおけるソース、テーブル、カラムの記述の実装
- マクロを使用してDAG上のモデルとデータの系統を表示する
外部依存の実装と維持
- dbtエクスポージャの実装
- ソースの鮮度の実装
dbtステートの活用
- 状態を理解する
dbt retryの使用- ステート・セレクタと結果セレクタの組み合わせ
まとめ
という訳で、dbtの認定試験『dbt Analytics Engineering Certification Exam』がアップデートされますという内容のお知らせでした。
dbtのスキルアップに効果的なこちらの認定試験、ポイントを押さえてマスターしていきたいですね！
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