Data Engineering mit dbt: Moderne SQL-Pipelines für Anfänger

Moderne Datenteams verlassen sich auf saubere, zuverlässige Datenpipelines, um kritische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Verwaltung komplexer SQL-Transformationen kann jedoch schnell chaotisch werden. Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie Ihren Daten-Workflow mit dbt (Data Build Tool), dem Industriestandard für modernes Data Engineering, optimieren. Sie werden von der Erstellung unorganisierter SQL-Abfragen zum Aufbau modularer, versionskontrollierter und vollständig getesteter Datentransformationspipelines übergehen. Durch das Verständnis grundlegender Data-Warehousing-Konzepte erwerben Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Datenmodelle wie ein professioneller Softwareentwickler zu verwalten. Was Sie lernen werden: - Erlernen Sie die Kernprinzipien von dbt und wie es in den modernen Daten-Stack passt - Erstellen Sie modulare SQL-Modelle mit CTEs und ref-Funktionen, um Code-Duplizierung zu vermeiden - Konfigurieren Sie automatisierte Datenqualitätstests, um die Genauigkeit Ihrer Analysen sicherzustellen - Verstehen Sie die Grundlagen der Versionskontrolle mit Git, um sicher an Datenprojekten zusammenzuarbeiten - Wenden Sie Dokumentationspraktiken an, um automatisch durchsuchbare Datenkataloge zu generieren - Üben Sie die Bereitstellung und Planung von dbt-Läufen für konsistente Datenaktualisierungen Der Kurs beginnt mit wesentlichen Begriffen des Data Engineering und Warehouse-Konzepten, führt Sie dann durch das Schreiben modularer SQL-Transformationen, die Implementierung von Teststrategien und die Bereitstellung sauberer Pipelines. Er richtet sich an Anfänger-Datenanalysten, angehende Dateningenieure und SQL-Benutzer, die moderne Workflows für Datentransformationen einführen möchten, ohne dass Vorkenntnisse in dbt erforderlich sind. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihren Datenanalyse-Workflow mit professionellen Engineering-Praktiken zu transformieren.