Cos'è DBT e come si combina con ML?

DBT (Data Build Tool) è uno strumento per la trasformazione dei dati nel contesto del processo ETL/ELT, che consente di scrivere codice SQL per preparare e pulire i dati nei data warehouse.

Nel contesto dell'apprendimento automatico, DBT aiuta a creare dataset puliti, strutturati e verificati, che vengono poi utilizzati per l'addestramento dei modelli. In questo modo, DBT garantisce una preparazione dei dati affidabile e riproducibile, che è critica per la qualità dei processi ML.

Esempio di utilizzo: prima, con DBT, si creano tabelle con caratteristiche (feature engineering), e poi queste tabelle vengono fornite ai modelli ML.