¿Qué es DBT y cómo se combina con ML?

DBT (Data Build Tool) es una herramienta para transformar datos en el marco del proceso ETL/ELT, que permite escribir código SQL para preparar y limpiar datos en almacenes de datos.

En el contexto del aprendizaje automático, DBT ayuda a crear conjuntos de datos limpios, estructurados y verificados, que luego se utilizan para entrenar modelos. De este modo, DBT garantiza una preparación de datos confiable y reproducible, lo cual es crítico para la calidad de los procesos de ML.

Ejemplo de uso: primero, con DBT, se crean tablas con características (ingeniería de características), y luego estas tablas se alimentan a modelos de ML.