資料分析師與工程師必讀的技術及職涯實戰指南

本書改編自第 15 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組優選系列文章《被 dbt 帶入門的數據工作體驗 30 想》及其團隊夥伴作品。四位作者由不同身份和視角出發，分享如何透過 dbt 實踐 Analytics Engineering（分析工程）。

dbt 是一個以 SQL 為基底的開源資料轉換工具，採用軟體工程原則，如版本控制、測試、模組化，讓資料轉換更可靠且高效。本書將帶你動手建立 dbt 專案，親自體驗其優勢。

Analytics Engineering 則是隨著資料產業演化而發展出的新興領域，介於資料分析和資料工程之間，且和兩者的部分任務重疊。

除技術外，書中也會討論資料文化、如何打造資料團隊，以及資料專業的職涯規劃和發展。無論新手或老手，本書都是能為你提供獨到見解的實用指南。

重點摘要

✦ dbt 由淺入深

dbt Cloud 及 dbt Core 實作應用

✦ 動手操作

附範例、語法、操作截圖

✦ 資料分析必備

資料品質及建模最佳實踐

✦ 打造資料文化

資料團隊現代化經典案例

目標讀者

任何工作中使用資料的人。包含：

◆ 參與資料專案的成員，不論你在資料部門，或是支援資料專案的軟體部門。你負責資料轉換成資訊的過程，想嘗試新工具，解決原本資料流程遇到的痛點。

◆ 在工作上經常使用資料的角色，例如：行銷、Sales、PM、財務、營運人員等。你對資料、報表有好奇心、想知道資料轉換成資訊的過程，並且喜歡動手操作。