Curso · 7 capítulos
Engenharia de Dados com 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.
O que você vai saber fazer
- 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
O que tem dentro
- 1Engenharia de Dados com IA: Comece Aqui
Suba o laboratório de dados da Anchorwell, um warehouse DuckDB com dbt e Dagster já rodando, e veja como os seis capítulos do caminho se conectam antes de tocar na sua própria stack.
- 2SQL e Modelagem dbt Assistidas por Agente
O fluxo de trabalho do dbt em que um agente de IA rascunha e você decide o que realmente vai para produção.
- 3Pipelines por Especificação: DAGs com Agentes
Escreva a especificação do pipeline, conduza um agente para construir o DAG, e reforce-o com os retries e a idempotência que ele não vai adicionar sozinho.
- 4Qualidade de Dados como Código
Transforme as verificações barulhentas de um agente na primeira passada nas poucas que realmente impedem uma carga ruim.
- 5Depurando Pipelines Quebrados
Conduza um agente pelo histórico de execuções e pelos resultados de verificação do Dagster para encontrar, confirmar e corrigir o que de fato quebrou.
- 6Docs, Linhagem e Definições
Gere docs de coluna e notas de linhagem automaticamente com um agente, revise-as como qualquer outro rascunho de agente, e escreva uma definição de métrica que todo mundo consegue apontar.
- 7Custo e Desempenho do Warehouse
Faça a triagem do histórico de queries de um warehouse com um agente e depois prove uma correção com números reais de antes e depois.
Perguntas frequentes
- 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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