DBT training:
Basiskurs intensiv

DBT training:
Basiskurs intensiv

Lernen Sie, wie Sie DBT (Data Build Tool) für Datenumwandlungen verwenden.

Mit unserem von Experten geleiteten Trainingsprogramm,
das darauf ausgelegt ist, Ihnen modernste Fähigkeiten in der Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen zu vermitteln.
Profitieren Sie von unserem umfangreichen Erfahrungsschatz aus unzähligen Kundenprojekten:

Erleben Sie eine ausgewogene Mischung aus Theorie, Live-Demonstrationen und praktischen Übungen.

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

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

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

Bevorstehende Termine

12.08. – 16.08.2024

Zeit: 9:00 – 13:00
Sprache: Deutsch

Im Kurs lernen Sie, wie Sie DBT (Data Build Tool) für Daten­transformationen nutzen können. 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 im Kurs durchgehen 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 dem Kurs 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

Der 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

Der Kurs ist nicht geeignet für Sie, wenn…

  • Sie keine Kenntnisse in SQL haben oder keine Bereitschaft, diese zu lernen
  • Sie nicht an Datenumwandlungen oder -analysen interessiert sind
  • Sie keine Kenntnisse oder Interesse an modernen Data-Warehousing- und ETL-Konzepten haben

Agenda

  • DBT Konzepte
    •  DBT Intro
    • DBT Architektur und Komponenten
    • Recap: Data Architecture
    • Einrichtung, Konfiguration und Struktur
    • DBT Workflow
  • Deep Dive DBT Struktur
    • DBT CLI Basics und fortgeschrittene Befehle
    • Konfigurationsbefehle und Selektoren
  • Jinja
    • Basics Jinja
    • Jinja für DBT
  • Modellierung in DBT
    • Modellierungskonzepte und -arten
    • Transformationsstufen und Namenskonventionen
    • Strategien für inkrementelle Materialisierung
    • Leistungsoptimierungen
  • Seeds, Snapshots & Packages
    • DBT Seeds
    • DBT Snapshots
    • DBT Packages
  • Tests in DBT
    • DBT Datentests
      • Unit-Tests in DBT
  • Dokumentation 
  • Hooks
    • Hooks in DBT nutzen
      • Best Practices und Ausführungsreihenfolge

Zusätzlich zur Training Agenda

  • Data Observability
    • Data Observability
    • DataOps und Modellverträge
  • Orchestrierung
    • Lernen Sie Airflow kennen
    • DBT mit Airflow bereitstellen

  • Ihre Themen

    • Ihr Ökosystem
    • Ihre Best Practices
    • weitere Frameworks und Hands-On für Ihre Anforderungen

Das sagen andere Teilnehmer*innen des DBT Kurses

Ich bin als Data Engineer bereits erfahren, aber der DBT-Kurs hat meine Fähigkeiten wirklich auf das nächste Level gebracht. Besonders hilfreich waren die praxisnahen Übungen zur Einrichtung von DBT-Projekten und die Optimierung von Datenmodellen. . Die Kombination aus SQL und Jinja für komplexe Datenmanipulationen war genau das, was ich gesucht habe. Klare Empfehlung für jeden, der seine Kenntnisse in modernen Data-Warehousing-Techniken vertiefen möchte.

– Fabian Link

Als BI-Entwickler war ich auf der Suche nach einem Kurs, der mir nicht nur theoretische Konzepte vermittelt, sondern auch praktische Anwendungen bietet. Der DBT-Kurs hat meine Erwartungen übertroffen. Besonders wertvoll fand ich die Integration von DBT mit Airflow für das Workflow-Management und die Möglichkeiten zur Automatisierung von Datenpipelines. Die Kursinhalte waren gut strukturiert und die Trainer sehr kompetent. Ich konnte das Gelernte direkt in meinem Arbeitsumfeld anwenden. Sehr empfehlenswert für alle, die ihre BI-Fähigkeiten erweitern möchten!
– Wiegand Baumgartner

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2299 €zzgl. MwSt
  • 20 Stunden konzentriertes Grundlagenwissen
  • Kombination aus Theorie und Praxis mit Live-Demos und Übungen zur aktiven Entwicklung von Fähigkeiten.
  • Learnen Sie, wie man das DBT (Data Build Tool) für Daten­transformationen nutzt, einschließlich der Grundlagen und Architektur, des Workflow-Managements und der Einrichtung.
  • Lernen Sie, wie Sie Jinja Templating verwenden, Modelle erstellen und verwalten, Hooks nutzen und DBT mit anderen Tools wie Airflow und Dagster integrieren.
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