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dbt LabsAnalytics EngineeringÀ jour · vérifié juillet 2026Entraîne-toi sur les modèles, les tests et le déploiement avec dbt. Comprends tes erreurs, puis travaille le programme dans un examen blanc chronométré.
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Questions corrigées
Domaines couverts
Examen blanc chronométré
Questions et corrections
dbt · Examen blanc
Contenu vérifié juillet 2026
Développer des modèles dbt
Une source logique s'appelle charges, mais la table physique est raw.stripe.stripe_charges_v2. Le nom physique doit pouvoir changer sans modifier les modèles. Où déclarer cette différence ?
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Un test gratuit, puis les corrections pour comprendre tes réponses.
dbt Analytics Engineer
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dans les 8 domaines abordés
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pour comprendre tes erreurs
Un premier repère, pas une prédiction de réussite à l’examen.
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Un aperçu des examens blancs et du bilan par domaine disponibles avec PRO.
Examen blanc chronométré
46:32Après chaque exécution de production, une macro doit accorder des droits sur tous les schémas construits. La logique doit s'exécuter une fois après le graphe, et non après chaque modèle. Quelle configuration utiliser ?
Correction détaillée
Explication
on-run-end s'exécute une fois après la commande et peut appeler une macro qui parcourt les résultats du run.
Score par domaine
Exemple de bilanScores illustratifs. Le mode Focus permet de retravailler les domaines de ton choix.
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Voir les offres et les conditionsLes tarifs et la disponibilité peuvent évoluer : vérifie toujours sur la page officielle avant l’inscription.
Source officielle : getdbt.com (dbt Certifications)
Les sept domaines du programme dbt Core 1.11, couverts par des questions originales en français. Le guide officiel ne publie pas de pondération par domaine. Jinja, macros, hooks et déploiement dbt Cloud pèsent lourd dans la banque, ils sont couverts en profondeur.
Construire des modèles fiables et choisir une matérialisation adaptée aux traitements.
Modèles SQL et Python · ref() · source() · Matérialisations · stratégies incrémentales · microbatch · Jinja · macros · packages · configuration du projet · Grants · snapshots YAML · --empty · --sample
Commencer ma préparationDéfinir les contrats des modèles et faire évoluer leurs interfaces.
Contrats de modèles · types des colonnes · Versions · dépréciation · Contraintes déclarées en YAML
Commencer ma préparationIdentifier la cause d’une erreur à partir du code, du SQL compilé et des logs.
Erreurs YAML · Jinja · SQL · Logs · fichiers compilés · options de commande · Correction et vérification avant fusion du code
Commencer ma préparationComprendre les dépendances et résoudre les échecs dans un pipeline.
DAG · ordre des dépendances · Analyse des échecs de pipeline · dbt clone
Commencer ma préparationVérifier les règles métier et la logique des modèles avec des tests adaptés.
Tests génériques et singuliers · Tests personnalisés · unit tests · Hypothèses métier · intégration des tests au développement
Commencer ma préparationDocumenter les usages en aval et contrôler la fraîcheur des données sources.
Exposures · dépendances et consommateurs · Fraîcheur des sources · seuils d’alerte
Commencer ma préparationUtiliser les artefacts d’une exécution précédente pour sélectionner les ressources à traiter.
Comparaison d’état · sélecteurs state · Artefacts de référence · dbt retry
Commencer ma préparationdbt valide les concepts, mais en mission tu modèles, tu testes et tu écris du SQL. Ces 2 labs te donnent l’ancrage métier.
Modélisation Medallion, SCD type 2, tests qualité, chargements incrémentaux : le quotidien d’un projet dbt.
Découvrir le Lab Analytics EngineeringWindow functions, CTEs, MERGE, requêtes analytiques avancées : la base de presque tous tes modèles dbt.
S’entraîner en SQLLes notions qui reviennent le plus dans la certif dbt et qui causent le plus d’erreurs en mission analytics engineer.
Intermédiaire · lecture guidée, quiz dbt Analytics Engineer en fin de module
De ton premier modèle au déploiement en prod : modélisation en couches, tests, documentation, incrémental et historisation avec dbt sur Snowflake.
C’est la certification dbt Labs destinée aux analytics engineers : modèles, tests, documentation, materializations, Jinja, macros, snapshots et déploiement. Selon l'exam guide officiel : 65 questions (QCM en ligne surveillé), 120 minutes, 200 USD, certification valable 2 ans ; seuil de réussite 65 % de bonnes réponses. Elle valide ta capacité à concevoir et industrialiser un projet dbt.
Le programme Core 1.11 couvre sept domaines : développement et optimisation des modèles, gouvernance, débogage, pipelines, tests, dépendances externes et état dbt.
Compte 4 à 6 semaines si tu débutes, 2 à 3 semaines si tu utilises dbt au quotidien et 1 à 2 semaines si tu es analytics engineer confirmé. Les sujets Jinja et macros demandent souvent plus de pratique que ce que les candidats anticipent.
Non. Ce sont des questions originales créées à des fins pédagogiques. Elles couvrent les mêmes domaines que le programme officiel mais ne proviennent pas de l’examen dbt Labs. L’objectif est que tu comprennes les concepts, pas que tu mémorises des réponses.
Oui. La page officielle dbt annonce l’examen en français, anglais, japonais, espagnol et portugais. Notre préparation et ses corrections sont en français.
Le Lab Analytics Engineering est l’allié naturel de la préparation dbt : tu y pratiques modélisation Medallion, SCD, qualité, incrémental : les patterns que tu écris ensuite en modèles dbt. Le Lab SQL renforce les bases (window functions, CTEs) sur lesquelles s’appuient tes modèles.
Pour rester analytics engineer : SnowPro Advanced Data Engineer, Microsoft Fabric Data Engineer Associate (DP-700) ou Databricks Data Engineer Professional sont les compléments naturels selon ta plateforme cible.
L'analytics engineering est un des segments data les mieux orientés : 45 à 60 k€ pour un profil confirmé, 60 à 75 k€ pour un senior, et des TJM freelance entre 500 et 650 €. La certification dbt est encore peu répandue en France : sur un CV, elle différencie immédiatement un profil qui industrialise ses transformations.
Non. DataCertification est une plateforme éducative indépendante. dbt® est une marque de dbt Labs, Inc. Notre préparation est rédigée à des fins pédagogiques et n’est ni endossée ni sponsorisée par dbt Labs.
Si tu rates ton examen officiel après un parcours PRO complet, on te rembourse l'abonnement intégralement et on t'offre 3 mois pour repasser.
Trois conditions sont à réunir.
Pour en bénéficier, écris à support@datacertification.fr.
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25 questions offertes, sans carte bancaire · Garantie Réussite avec PRO, sous conditions · Conditions
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DataCertification est une plateforme éducative indépendante, non affiliée à dbt Labs. dbt® est une marque de dbt Labs, Inc. Les questions sont créées à des fins pédagogiques et ne proviennent pas de l’examen officiel.
