Matthieu Rousseau est un expert en Data Engineering, sur le sujet de la Modern Data Stack et notamment sur dbt. Il a monté Modeo, l’agence spécialisée sur l’IA et le Data Engineering (dbt, Snowflake, Airflow, DLT, Databricks...).
On aborde :
🔥 Les étapes clés pour mettre en place dbt : choix open source vs cloud, structuration des projets, orchestration et observabilité
🔥 Les 5 avantages de l'outil : cadre de travail, time to market, qualité des données, self-service BI et intégration dans la stack
🔥 Ses inconvénients : structuration complexe sur les gros projets, limitations du SQL et learning curve pour les Data Analysts
🔥 Les conseils de Matthieu : documentation & tests dès le début, séparation logiques techniques/métiers, usage de librairies open source
❤️ PARTENAIRE
Cet épisode est rendu possible par Modeo, l’agence spécialisée sur l’IA et le Data Engineering (dbt, Snowflake, Airflow, DLT, Databricks...).
👉 Découvrir leur guide pour mettre en place dbt : ici
👉 Contacter Matthieu sur LinkedIn
👉 Contacter Matthieu par mail : matthieu@modeo.ai
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Matthieu
- Le blog Start Data Engineering
- Le guide de Modeo pour mettre en place dbt : ici
- Le blog de Modeo
🎬 CHAPITRES
00:00 Qu’est-ce que dbt ?
01:41 Pourquoi l’outil est autant utilisé ?
03:44 Les étapes clés
08:29 Les avantages
14:50 Les inconvénients
17:30 Les conseils de Matthieu
20:24 Ses ressources préférées
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau
#143 - Masterclass | Tout comprendre sur le DataOps avec Matthieu Rousseau
#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
