Analytics Engineering und Datenvisualisierung mit dbt

Rohdaten sind selten sofort für die Analyse bereit und erfordern häufig umfangreiche Bereinigung, Strukturierung und Validierung, bevor sie einen echten Geschäftswert liefern können. Dieser Kurs führt Sie in die Grundlagen des Analytics Engineering ein und schließt die Lücke zwischen Data Engineering und Business Analysis. Sie werden vom Schreiben komplexer, unorganisierter SQL-Abfragen zum Aufbau strukturierter, testbarer und dokumentierter Datenpipelines übergehen. Durch das Lesen von Schritt-für-Schritt-Erklärungen und das Studium von klaren Code-Snippets lernen Sie, wie Sie Rohdatensätze in saubere, zuverlässige Datenmodelle umwandeln, die für moderne Business Intelligence- und Visualisierungswerkzeuge geeignet sind. Sie erfahren, wie Sie die Best Practices des Software Engineering auf Ihre SQL-Workflows anwenden und sicherstellen, dass Ihre Datenpipelines robust und skalierbar sind. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Analyse-Engineering-Konzepte und die Rolle von dbt im modernen Datenstapel. - Konfigurieren Sie dbt-Projekte und organisieren Sie Ihre Datentransformationsebenen effektiv. - Transformieren Sie Rohdaten in modulare, wiederverwendbare SQL-Modelle unter Verwendung bewährter Verfahren. - Wenden Sie automatisierte Datentests und Dokumentation an, um Datenqualität und Vertrauen sicherzustellen. - Implementieren Sie Versionskontroll- und kontinuierliche Integrationskonzepte für Analysepipelines. - Integrieren Sie saubere dbt-Modelle mit modernen Visualisierungs- und Business Intelligence-Plattformen. Der Kurs beginnt mit der wichtigsten Terminologie und den Grundlagen der Architektur, bevor Sie durch die praktischen Mechanismen des Schreibens, Testens und Dokumentierens Ihrer Datenmodelle geführt werden. Sie arbeiten anhand schriftlicher Übungen, die reale Herausforderungen bei der Datentransformation simulieren. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, aufstrebende Analyse-Ingenieure und Datenanalysten, die ihre Daten-Workflows modernisieren möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in dbt erforderlich, aber eine grundlegende Vertrautheit mit SQL-Konzepten ist hilfreich. Lesen Sie noch heute, wie Sie zuverlässige, produktionsfähige Datenpipelines erstellen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen.