Curso · 7 capítulos
Ingeniería de Datos con IA
Ship data pipelines with AI agents doing the first draft: dbt models, Dagster DAGs, quality checks, debugging, and warehouse cost. 7 chapters, about 1.9 hours, for data engineers.
Lo que sabrás hacer
- Build dbt models with an AI agent
- Ship Dagster DAGs from a written spec
- Write quality checks that block bad loads
- Debug pipelines using Dagster run history
- Document lineage and metric definitions
- Cut warehouse cost with proven fixes
Qué incluye
- 1Ingeniería de datos con IA: empieza aquí
Levanta el laboratorio de datos de Anchorwell, un warehouse DuckDB con dbt y Dagster ya corriendo, y ve cómo se conectan los seis capítulos de la ruta antes de tocar tu propio stack.
- 2SQL y modelado dbt con ayuda de un agente
El flujo de trabajo en dbt donde un agente de IA redacta y tú decides qué llega realmente a producción.
- 3Pipelines por especificación: DAGs con agentes
Escribe la especificación del pipeline, guía a un agente para construir el DAG, y refuérzalo con los reintentos e idempotencia que no va a agregar por su cuenta.
- 4Calidad de datos como código
Convierte los chequeos ruidosos de la primera pasada de un agente en los pocos que realmente detienen una carga defectuosa.
- 5Depurando pipelines rotos
Guía a un agente por el historial de ejecuciones y los checks de Dagster para encontrar, verificar y arreglar lo que realmente falló.
- 6Docs, linaje y definiciones
Genera docs de columnas y notas de linaje automáticamente con un agente, revísalas como cualquier otro borrador de agente, y luego escribe una definición de métrica que todos puedan señalar.
- 7Costo y rendimiento del warehouse
Haz triaje del historial de consultas de un warehouse con un agente, y luego demuestra un arreglo con números reales de antes y después.
Preguntas frecuentes
- What will I learn in the Data Engineering with AI course?
- You learn to put an AI agent to work across a full data engineering loop: drafting dbt models against a real schema, turning specs into Dagster DAGs, writing data quality checks that hold, debugging pipeline failures with run history, documenting lineage, and tuning warehouse cost. It runs 7 chapters in about 1.9 hours.
- Who is this Data Engineering with AI path for?
- It is built for data engineers and analytics engineers at a practitioner level who already work with SQL, dbt, or an orchestrator, and want to use an AI agent as a first draft partner rather than blind trust.
- Do I need dbt or Dagster experience before starting?
- Some SQL and data modeling background helps, since the path is practitioner level, but each chapter works from a shared DuckDB, dbt, and Dagster practice kit, so you build the specific dbt and Dagster skills as you go.
- How long is the path and is there a certificate?
- The path runs 7 chapters, including a Start Here orientation, for about 1.9 hours total. You earn a certificate on the AI Academy by Anthropos when you complete every chapter.
- Is the Data Engineering with AI course free?
- No, it is a paid path included with an AI Academy by Anthropos subscription, alongside the rest of the AI Engineering track.
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