# dbt - Recursos avançados (Data Analytics) > Macros Jinja, testes personalizados, packages, hooks, snapshots, incremental models, orquestração CI/CD - 20 perguntas de entrevista - Senior - [Perguntas de entrevista: Data Analytics](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista.md) ## 1. Qual é a diferença entre uma macro e um modelo no dbt? **Resposta** Uma macro é um bloco de código Jinja reutilizável que gera SQL dinamicamente, enquanto um modelo é um arquivo SQL que produz uma tabela ou view no data warehouse. As macros ajudam a fatorar código repetitivo e criar funções personalizadas, enquanto os modelos definem a estrutura dos dados transformados. ## 2. Como declarar uma macro personalizada no dbt? **Resposta** Uma macro dbt é declarada em um arquivo .sql dentro da pasta macros/ usando as tags Jinja macro e endmacro. O nome da macro é definido na tag macro, e pode aceitar parâmetros. A macro é então invocável nos modelos usando a sintaxe de chaves duplas do Jinja. ## 3. Qual é o principal benefício dos incremental models no dbt? **Resposta** Os incremental models permitem processar apenas dados novos ou modificados desde a última execução, em vez de reconstruir a tabela inteira. Isso reduz significativamente o tempo de execução e os custos de compute para tabelas grandes, mantendo os dados atualizados. ## Mais 17 perguntas disponiveis - Qual configuração é necessária para definir um incremental model no dbt? - Qual é o propósito da estratégia merge em um incremental model do dbt? Cadastre-se gratis: https://sharpskill.dev/pt/login ## Outros temas de entrevista Data Analytics - [Google Sheets - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-basics.md): 20 perguntas, Junior - [Google Sheets - Fórmulas avançadas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-advanced.md): 20 perguntas, Junior - [SQL - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-basics.md): 25 perguntas, Junior - [SQL - Agregações e agrupamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-aggregations.md): 20 perguntas, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-joins.md): 20 perguntas, Junior - [BigQuery - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/bigquery-fundamentals.md): 20 perguntas, Junior - [Data Cleaning - Limpeza de dados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-cleaning.md): 20 perguntas, Junior - [KPIs e métricas de negócio](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/kpis-metrics.md): 20 perguntas, Junior - [Estatística descritiva](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/descriptive-statistics.md): 20 perguntas, Junior - [Zapier e automação No-Code](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/zapier-automation.md): 20 perguntas, Junior - [Princípios de visualização de dados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-viz-principles.md): 20 perguntas, Junior - [Python & Pandas - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/python-pandas-basics.md): 20 perguntas, Junior - [Google Sheets - Dashboards automatizados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-dashboards.md): 20 perguntas, Mid-Level - [SQL - Subconsultas e CTEs](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-subqueries-ctes.md): 20 perguntas, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-window-functions.md): 20 perguntas, Mid-Level - [BigQuery - Recursos avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/bigquery-advanced.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-modeling.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Análise de funis e conversão](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/funnel-analysis.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Análise de coortes e retenção](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/cohort-retention.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Google Tag Manager e tracking](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/gtm-tracking.md): 20 perguntas, Mid-Level - [APIs e webhooks](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/apis-webhooks.md): 20 perguntas, Mid-Level - [dbt - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/dbt-fundamentals.md): 20 perguntas, Mid-Level - [AB Testing e estatística aplicada](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/ab-testing.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/looker-studio.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Power BI - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/power-bi-fundamentals.md): 20 perguntas, Mid-Level - [SQL - Consultas analíticas avançadas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-advanced-analytics.md): 20 perguntas, Senior - [Power BI - DAX e dashboards avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/power-bi-dax.md): 20 perguntas, Senior - [Python Analytics - Análise avançada e ML](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/python-analytics-advanced.md): 20 perguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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