Unser von Experten geleitetes DBT-Schulungsprogramm, das Sie mit den neuesten Kenntnissen über die Bereitstellung und Verwaltung moderner Anwendungen ausstattet.

DBT-Ausbildung: Grundkurs

Unser von Experten geleitetes DBT-Schulungsprogramm, das Sie mit den neuesten Kenntnissen über die Bereitstellung und Verwaltung moderner Anwendungen ausstattet.

DBT-Ausbildung: Grundkurs

Auf einen Blick

2,5 Tage

Individuell planbar

Komplett Online

Theorie &
Praxis

Englisch

Lernen Sie den Aufbau effizienter Datenpipelines mit DBT durch einen praxisorientierten Ansatz, bei dem Theorie und Praxis aufeinander treffen. Dank der flexiblen Zeitplanung können Sie in Ihrem eigenen Tempo lernen und Ihre Fähigkeiten in realen Projekten anwenden.

Unsere vertrauenswürdigen Partner

Agenda (Beispiel)

Wir erstellen gerne gemeinsam mit Ihnen einen maßgeschneiderten Zeitplan, damit DBT in Zukunft ein Kinderspiel wird.

Tag 1

Grundlagen von DBT & Workflow Mastery

  1. Was ist DBT? Warum ist es wichtig?
  2. Die Rolle von DBT in der modernen Datenarchitektur verstehen
  3. DBT Architektur & Komponenten: Wie es in den Datenstapel passt
  1. Installieren von DBT und Konfigurieren Ihrer Umgebung
  2. Verstehen der Projektstruktur und der besten Arbeitsabläufe
  1. DBT CLI-Grundlagen: Befehle & Ausführung
  2. Erweiterte Selektoren & Konfigurationsoptionen
  1. Einführung in die Jinja-Vorlagenerstellung für DBT
  2. Wiederverwendbares, dynamisches SQL mit Jinja schreiben

Tag 2

Fortgeschrittene DBT-Techniken & Leistungsoptimierung

  1. Zentrale Modellierungskonzepte & Transformationsschichten
  2. Bewährte Praktiken für Namenskonventionen und Wartungsfreundlichkeit
  3. Inkrementelle Materialisierungsstrategien für effiziente Datenaktualisierungen
  4. Leistungsoptimierungen zur Skalierung von Transformationen
  1. DBT Seeds zum Laden statischer Datensätze verwenden
  2. DBT-Schnappschüsse: Umgang mit sich langsam verändernden Dimensionen (SCD)
  3. Verwaltung von Abhängigkeiten mit DBT-Paketen
  1. Datentests in DBT: Validierung von Transformationen
  2. Implementierung von Unit-Tests, um Fehler frühzeitig zu erkennen
  1. Erstellung einer DBT-Dokumentation für mehr Transparenz
  2. Implementierung von Hooks zum Anpassen und Automatisieren von Aufgaben

Tag 3 (halber Tag)

Reale Anwendungen & offene Diskussion

  1. Proaktive Überwachung mit Data Observability
  2. Implementierung von DataOps Best Practices
  3. Verständnis von Musterverträgen für Governance
  1. Einführung in Apache Airflow
  2. Einsatz von DBT mit Airflow für produktionsgerechte Orchestrierung
  1. Bewältigung realer Herausforderungen
  2. Bewährte Praktiken & nächste Schritte auf Ihrer DBT-Reise

Lernen Sie in dieser DBT-Schulung, wie Sie DBT (Data Build Tool) für Datentransformationen verwenden.

In diesem DBT-Kurs werden Sie eine ausgewogene Mischung aus Theorie, Live-Demonstrationen und praktischen Übungen erleben.

Erlernen Sie die Grundlagen und Architektur von DBT, verstehen Sie die Rolle eines Analytic Engineer, das Workflow-Management und die Einrichtung.

Erfahren Sie, wie Sie DBT mit anderen Tools wie Airflow und Dagster integrieren können und wie Sie DBT-Projekte refaktorisieren und optimieren können.

Lernen Sie, wie Sie Jinja Templating in DBT verwenden, Modelle erstellen und verwalten, Tests zur Sicherstellung der Datenqualität durchführen sowie Dokumentation und Metadatenverwaltung umsetzen.

In diesem DBT-Training werden Sie lernen …

… wie Sie DBT (Data Build Tool) für Datentransformationen verwenden. Dies umfasst die Grundlagen und Architektur von DBT, das Verständnis der Rolle eines Analytic Engineers, das Workflow-Management und die Einrichtung, die Verwendung von Jinja Templating in DBT, das Erstellen und Verwalten von Modellen, die Durchführung von Tests zur Sicherstellung der Datenqualität, die Dokumentation und Metadatenverwaltung, die Verwendung von Hooks und Daten­beobachtbarkeit, die Integration von DBT mit anderen Tools wie Airflow und Dagster sowie das Refactoring und Optimieren von DBT-Projekten.

Praktische Anwendungen, die wir in der DBT-Ausbildung behandeln werden:

  • 1
    Einrichtung und Konfiguration von DBT-Projekten
  • 2
    Nutzung von Jinja für dynamische SQL-Generierung
  • 3
    Implementierung und Testen von Datenmodellen
  • 4
    Erstellung von Dokumentationen und Metadatenverwaltung
  • 5
    Durchführung von Datenqualitätstests
  • 6
    Einsatz von Hooks für zusätzliche SQL-Befehle
  • 7
    Integration von DBT mit Airflow für Workflow-Management
  • 8
    Refactoring von DBT-Projekten zur Optimierung der Datenpipelines

Nach der Data Build Tool-Schulung werden Sie in der Lage sein:

  • 1
    DBT-Projekte einzurichten und zu konfigurieren
  • 2
    Datenmodelle zu erstellen und zu transformieren
  • 3
    SQL und Jinja für fortgeschrittene Datenumwandlungen zu nutzen
  • 4
    Datenqualität durch Tests und Validierungen sicherzustellen
  • 5
    Dokumentationen für DBT-Projekte zu erstellen und zu pflegen
  • 6
    Workflows zu optimieren und zu automatisieren
  • 7
    DBT in bestehende ELT-, MLOps oder Analytic-Pipelines zu integrieren
  • 8
    Praktische Anwendungen und Best Practices für DBT anzuwenden

Dieser DBT-Kurs ist perfekt für Sie, wenn…

  • Sie ein Datenanalyst, Dateningenieur oder BI-Entwickler sind
  • Sie SQL-Kenntnisse haben und Datenumwandlungen durchführen möchten
  • Sie bestehende Datenpipelines optimieren und automatisieren möchten
  • Sie an der Integration und Verbesserung der Datenqualität interessiert sind
  • Sie ein Verständnis für moderne Data-Warehousing- und ETL-Konzepte erlernen möchten

Hear from our satisfied training attendees

A1 Telekom Austria AG

„UTA coached my team along the development process of the migration plan of our on-premises data lake to the public cloud.

The outstanding level of expertise, both on a technical and organizational level, ensured a well-structured and realistic migration plan including timeline, milestones, and efforts.

The enablement of my team was at the center of a very smooth collaboration. Through UTA, we achieved our goal faster and reduced risks of the migration project significantly.

I highly recommend UTA’s services!“

Reinhard Burgmann
Head of Data Ecosystem

Vattenfall

“I recently attended Vattenfall IT’s online Kafka training day hosted by Ultra Tendency, and it was an enriching experience.

The trainer, Ahmed, did a fantastic job explaining the theory behind Kafka, and the emphasis on practical application was great. The hands-on programming exercises were particularly helpful, and I’ve never experienced training with so many interactive examples!

Overall, I highly recommend this training to anyone who wants to improve their Kafka knowledge interactively and gain valuable skills.”

Bernard Benning
BA Heat

VP Bank

„The MLOps training exceeded our expectations!

It offered a perfect blend of an overview, hands-on coding examples, and real-world use cases. The trainer answered all questions competently and adapted the content to fit our company’s infrastructure.

This training not only provided us with knowledge but also practical skills that we can apply immediately.“

Eisele Peer
Lead Architect & Head of IT Integration & Development

Get to know your DBT Training professionals

Marvin Taschenberger

Professional Software Architect, Ultra Tendency

Hudhaifa Ahmed

Senior Lead Big Data Developer & Berlin Territory Manager, Ultra Tendency

Matthias Baumann

Chief Technology Officer & Principal Big Data Solutions Architect Lead, Ultra Tendency

Erforderliche Hardware und Infrastruktur für Ihr DBT-Training

  • Sie benötigen einen PC oder Mac mit einem Webbrowser und MS Teams.
  • Während der Schulung stellen wir Ihnen eine virtuelle Maschine mit den erforderlichen lokalen Abhängigkeiten, Diensten und Root-Zugriffen zur Verfügung.
  • Auf dieser VM läuft ein Kubernetes-Cluster, auf dem Sie die Trainingsanweisungen testen und ausführen können.
  • Sie können über einen Browser oder SSH auf die Maschine zugreifen, wenn Sie möchten und die Netzwerkbeschränkungen dies zulassen.