PyCharm : 11 (bonnes) raisons d'utiliser dbt Core

L'équipe PyCharm veut nous aider à mieux coder en Python et à optimiser nos codes et couches techniques. Un post mérite une lecture attentive : les bonnes raisons pour utiliser dbt Core dans PyCharm. dbt Core est un frameworks de transformation des données. Il ne fonctionne pas comme un ETL classique, il se concentre uniquement sur le T (T pour transformation). Le E correspond à extraire et le L à chargement. Le framework permet de se connecter à son data warehouse (ou tout autre source de données) et nous aide à préparer les données pour être ensuite transformer pour traitement et analyse. Les arguments pour son utilisation dans les projets PyCharm (version Professional) sont :- modularité et réutilisation du code- versioning des projets dbt dans Git / GitHub- tests- documentation : dbt génère la documentation pour les modèls de données- l'IDE permet une intégration fluide de dbt- espace de travail unifié pour les bases de données et le framework- intégration depuis l'IDE entre Git et dbt- autocomplétion des fichers yml et SQL- historique des modifications- assistance IA- explorateur de projet dbt completLe post et les démos : https://blog.jetbrains.com/pycharm/2024/12/dbt/Catégorie actualité: FrameworksImage actualité AMP: 

PyCharm : 11 (bonnes) raisons d'utiliser dbt Core

L'équipe PyCharm veut nous aider à mieux coder en Python et à optimiser nos codes et couches techniques. Un post mérite une lecture attentive : les bonnes raisons pour utiliser dbt Core dans PyCharm. dbt Core est un frameworks de transformation des données. Il ne fonctionne pas comme un ETL classique, il se concentre uniquement sur le T (T pour transformation). Le E correspond à extraire et le L à chargement. Le framework permet de se connecter à son data warehouse (ou tout autre source de données) et nous aide à préparer les données pour être ensuite transformer pour traitement et analyse. 

Les arguments pour son utilisation dans les projets PyCharm (version Professional) sont :

- modularité et réutilisation du code

- versioning des projets dbt dans Git / GitHub

- tests

- documentation : dbt génère la documentation pour les modèls de données

- l'IDE permet une intégration fluide de dbt

- espace de travail unifié pour les bases de données et le framework

- intégration depuis l'IDE entre Git et dbt

- autocomplétion des fichers yml et SQL

- historique des modifications

- assistance IA

- explorateur de projet dbt complet

Le post et les démos : https://blog.jetbrains.com/pycharm/2024/12/dbt/

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