dbt_cursos

Este repositório reúne diferentes projetos de estudo e demonstração de uso do dbt (data build tool), voltados para engenharia de dados, modelagem e integração com ferramentas como DuckDB, Snowflake e Airflow.

Sumário dos Projetos

• Doctoralia: Pipeline de dados simulado para análise de profissionais de saúde, usando dbt com DuckDB.
• Project_1: Exemplo de arquitetura integrando dbt, Snowflake e Airflow, com scripts, DAGs e modelos de demonstração.
• Project_2: Projeto de estudos e experimentos com dbt, focado em exemplos simples e didáticos.

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Estrutura de Diretórios

Doctoralia/
  doctoralia/           # Projeto dbt com modelos, seeds, macros, etc.
  logs/                 # Logs de execução

Project_1/
  assets/               # Imagens ilustrativas da arquitetura
  dags/                 # DAGs do Airflow
  src/dbt/              # Projeto dbt para Snowflake
  scripts/              # Scripts auxiliares
  docker-compose.yml    # Ambiente dockerizado

Project_2/
  estudos/              # Projeto dbt de estudos

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Como usar

1. Pré-requisitos

   • Python 3.8+
   • dbt (instalado via pip ou poetry)
   • Docker (opcional, para Project_1)

2. Instalação de dependências

   • Cada subprojeto possui seu próprio pyproject.toml e pode ser instalado via Poetry:

     cd Doctoralia/doctoralia
     poetry install
     # ou
     cd Project_1
     poetry install
     # ou
     cd Project_2/estudos
     poetry install

3. Executando modelos dbt

   • Entre no diretório do projeto desejado e execute:

     dbt run
     dbt test

4. Project_1: Ambiente Docker + Airflow + Snowflake

   • Siga as instruções em Project_1/README.md para subir o ambiente dockerizado e executar os exemplos.

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Referências e Contato

• dbt Documentation
• Para dúvidas ou sugestões, abra uma issue ou entre em contato com o mantenedor do repositório.