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dbt Labs dbt-Analytics-Engineering 考試大綱主題:

章節	目標
文件與血緣關係	- dbt 文件系統 1. 自動產生的文件網站 2. 模型描述與元資料 - 理解資料血緣 1. 有向無環圖 (DAG) 2. 使用 ref() 進行依賴關係追蹤
分析工程基礎	- 現代資料棧概念 (ELT vs ETL) 1. dbt 在分析工程中的角色 2. 以資料倉儲為中心的轉換工作流程 - 分析所需的 SQL 熟練度 1. SQL 中的資料建模 2. Joins、聚合與視窗函數
測試與資料品質	- 資料驗證策略 1. 基於 CI 的驗證工作流程 2. Schema 測試實踐 - 內建與自訂測試 1. 通用測試 (unique, not null, relationships) 2. 自訂 SQL 測試
部署與編排	- 在生產環境中執行 dbt 1. CI/CD 整合模式 2. dbt Cloud 與作業排程 - 環境與工作流程 1. 開發與生產環境 2. 使用 Git 進行版本控制
dbt 核心概念	- 模型與物化 1. Ref 與 Source 函數 2. Views、Tables、增量模型 - 專案結構與配置 1. 套件與依賴關係 2. dbt_project.yml 配置

最新的 Analytics Engineers dbt-Analytics-Engineering 免費考試真題：

問題 #1

You've created a complex lineage macro, and you want to include unit tests for the macro logic itself. How might you approach this?

A. Write a Jinja script that programmatically tests various input/output scenarios of your macro.
B. Currently, there is no standard way to directly unit test macros within a dbt project
C. Utilize dbt's built-in macro testing framework.
D. Include test cases for the macro within your model-level schema.yml files.

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答案：A 🗳️

說明：（僅 KaoGuTi 成員可見）

問題 #2

You're working with ephemeral models in your dbt project. Which scenarios could cause an ephemeral model to fail?

A. A syntax error in the model's SQL code.
B. A downstream dependency of the ephemeral model fails.
C. Data quality tests defined within the model are not met.
D. An upstream source table is temporarily inaccessible.

顯示解答討論 0

答案：A,C,D 🗳️

說明：（僅 KaoGuTi 成員可見）

問題 #3

While onboarding new data sources to your dbt project, you discover some have unexpectedly high null rates in key columns. How would you integrate tests for this into your dbt workflow?

A. Designate some nulls as acceptable by extending the not_null test with the OR condition.
B. Write tests within the initial staging models that calculate and check the null percentage.
C. Create not_null tests on the raw source tables in a separate dbt project dedicated to source validation.
D. Include a data quality monitoring step in your upstream ETL process before data reaches dbt

顯示解答討論 0

答案：B,D 🗳️

說明：（僅 KaoGuTi 成員可見）

問題 #4

You suspect discrepancies in a critical model. To troubleshoot, you need to understand the order of model execution, but the DAG is complex. What would be the BEST strategy to get this information?

A. Visually inspect the manifest.json file.
B. Run dbt docs generate and inspect the generated documentation.
C. Use dbt Is -select
D. Manually trace the dependencies in your model files.

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答案：B 🗳️

說明：（僅 KaoGuTi 成員可見）

問題 #5

You need to gather detailed metrics about how your dbt models are used (who runs them, frequency, common failure points, etc.). What kind of tooling would help with this?