Что такое DBT и как он сочетается с ML?

DBT (Data Build Tool) — это инструмент для трансформации данных в рамках процесса ETL/ELT, который позволяет писать SQL-код для подготовки и очистки данных в хранилищах данных.

В контексте машинного обучения DBT помогает создавать чистые, структурированные и проверенные датасеты, которые затем используются для обучения моделей. Таким образом, DBT обеспечивает надежную и воспроизводимую подготовку данных, что критично для качества ML-процессов.

Пример использования: сначала с помощью DBT создаются таблицы с признаками (feature engineering), а затем эти таблицы подаются на вход ML-модели.