Name: Data build tool (dbt) Grundlagen für Datentransformation
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Data build tool (dbt) Grundlagen für Datentransformation

Ein praxisnaher zweitägiger Kurs für Teilnehmende, die neu mit dbt arbeiten und die Grundlagen SQL basierter Datentransformation verstehen möchten. Die Agenda führt in den dbt Workflow, die Projektstruktur, Modelle, Datenquellen, Abhängigkeiten, Tests, Dokumentation und grundlegende Entwicklungspraktiken ein. Der Kurs konzentriert sich darauf, ein klares Verständnis dafür aufzubauen, wie dbt Transformationslogik strukturiert und besser wartbare Analytics Workflows unterstützt.

Was werden Sie lernen?

Sie lernen, wie dbt zur Transformation von Daten mit SQL eingesetzt wird und wie sich Transformationslogik in übersichtlichen und wiederverwendbaren Modellen organisieren lässt. Sie verstehen, wie Projekte, Datenquellen, Abhängigkeiten, Tests und Dokumentation in einem grundlegenden dbt Workflow zusammenspielen. Zusätzlich lernen Sie die zentralen Befehle und Entwicklungsroutinen kennen, um ein einfaches dbt Projekt zu erstellen, auszuführen, zu prüfen und zu pflegen.

Die Rolle von dbt in einem modernen Datentransformationsworkflow verstehen
Einfache SQL Modelle und Abhängigkeiten erstellen und organisieren
Datenquellen definieren und grundlegende Tests zur Verbesserung der Datenqualität einsetzen
Ein einfaches dbt Projekt sicher ausführen, dokumentieren und überprüfen

Voraussetzungen:

Geeignet für Teilnehmende, die neu mit dbt arbeiten
Grundkenntnisse in SQL werden empfohlen
Allgemeines Verständnis von Datenbanken, Tabellen und Datentransformation ist hilfreich
Keine vorherige Erfahrung mit dbt erforderlich

Kursübersicht*:

*Wir passen den Kursaufbau und die Inhalte an Ihre spezifischen Anforderungen und relevanten Anwendungsfälle an.

Modul 1: Einführung in dbt und den Datentransformationsworkflow

Verstehen, was dbt ist und welche Rolle es in einem modernen Datenworkflow übernimmt
Datenladen von der Transformation mit dbt unterscheiden
Den grundlegenden Entwicklungsablauf von Quelldaten zu transformierten Modellen verstehen
Die zentralen Bestandteile eines einfachen dbt Projekts kennenlernen

Modul 2: Ein dbt Projekt einrichten und navigieren

Projektdateien, Ordner, Konfiguration und Modellverzeichnisse verstehen
Das dbt Projekt mit einer unterstützten Datenplattform verbinden
Grundlegende Projektkonfiguration und Entwicklungseinstellungen navigieren
Zentrale Befehle nutzen, um die Einrichtung zu prüfen und mit dem Projekt zu arbeiten

Modul 3: Erste dbt Modelle erstellen

SQL Modelle auf Basis bestehender Tabellen im Data Warehouse erstellen
Verstehen, wie dbt Modelldateien in Datenbankobjekte überführt
Modelle in einfache und nachvollziehbare Ebenen organisieren
Einzelne Modelle ausführen und die erzeugten Daten prüfen

Modul 4: Abhängigkeiten, ref() und grundlegende Materialisierungen

Modelle mit der ref() Funktion statt fest codierter Tabellenreferenzen verbinden
Verstehen, wie Modellabhängigkeiten einen Transformationsgraphen bilden
Tabellen, Views und inkrementelle Materialisierung auf grundlegender Ebene kennenlernen
Einfache Materialisierungsansätze für typische Anwendungsfälle auswählen

Modul 5: Mit Datenquellen arbeiten

Quelltabellen in einem dbt Projekt definieren
Quelldaten konsistent mit source() referenzieren
Den Unterschied zwischen Quelldaten und transformierten Modellen verstehen
Quelldefinitionen so organisieren, dass das Projekt übersichtlich bleibt

Modul 6: Grundlegende Tests und Datenqualitätsprüfungen

Den Zweck von Datentests in dbt verstehen
Häufige Tests wie not null, unique, accepted values und relationships anwenden
Tests ausführen und grundlegende Testergebnisse interpretieren
Tests nutzen, um einfache Datenqualitäts- und Modellierungsprobleme zu erkennen

Modul 7: Dokumentation und Projektverständnis

Beschreibungen für Modelle, Quellen und wichtige Felder ergänzen
Dokumentation nah an der Transformationslogik pflegen
dbt Projektdokumentation erzeugen und prüfen
Lineage und Dokumentation nutzen, um Beziehungen zwischen Modellen zu verstehen

Modul 8: Grundlegender dbt Entwicklungsworkflow

Häufige Befehle wie dbt run, dbt test und dbt build einsetzen
Änderungen vornehmen und Modelle in einer strukturierten Reihenfolge validieren
Grundlegende Projektorganisation und Benennungskonventionen verstehen
Eine praktische Checkliste für zukünftige dbt Entwicklungsarbeit aufbauen

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