Qu'est-ce que DBT et comment se combine-t-il avec ML?

DBT (Data Build Tool) est un outil pour la transformation des données dans le cadre du processus ETL/ELT, qui permet d’écrire du code SQL pour préparer et nettoyer les données dans les entrepôts de données.

Dans le contexte de l’apprentissage automatique, DBT aide à créer des ensembles de données propres, structurés et vérifiés, qui sont ensuite utilisés pour entraîner des modèles. Ainsi, DBT assure une préparation des données fiable et reproductible, ce qui est crucial pour la qualité des processus ML.

Exemple d’utilisation : d’abord, avec DBT, on crée des tables avec des caractéristiques (feature engineering), puis ces tables sont alimentées à des modèles ML.