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dbt Cloud in der Praxis - Automatisierte Datentransformation und moderne Analytics Workflows

Seminardauer: 3 Tage

Ziele der Schulung

In dieser 3-tägigen Schulung "DBT Cloud in der Praxis - Automatisierte Datentransformation und moderne Analytics Workflows" lernen Sie, wie Sie das volle Potenzial von dbt (data build tool) und dbt Cloud für moderne Datentransformation und Automatisierung nutzen. Sie erwerben ein fundiertes Verständnis des dbt‑Ökosystems, strukturieren Projekte effizient, entwickeln wiederverwendbare Datenmodelle und setzen automatisierte Deployments um.

Anhand realitätsnaher Übungen werden sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Konzepte vermittelt – von Dynamic SQL mit Jinja über Paketentwicklung bis hin zu CI/CD‑Integration und API‑Anbindung.

Nach Abschluss der Schulung sind Sie in der Lage, dbt produktiv in DataOps‑Workflows zu integrieren und transparente Datenpipelines zu implementieren.

Zielgruppe Seminar

  • Analytics Engineers, Data Analysts und BI Professionals mit Grundlagen in Python und SQL
  • Data Engineers, die dbt in bestehende Datenarchitekturen integrieren möchten
  • Fachkräfte, die ihre Kenntnisse in Datentransformation und Automatisierung vertiefen wollen

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in SQL (Abfragen, Joins, Aggregationen)
  • Vertrautheit mit Datenmodellen, ETL-/ELT-Konzepten und in Python (Variablen, Funktionen, Skriptstrukturen) ist von Vorteil
  • Erste Erfahrung im Umgang mit Versionierungstools (z. B. Git) erleichtert den Einstieg

Lernmethodik

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.

Seminarinhalt

Einführung und Kernkonzepte von dbt und dbt Cloud

  • Überblick über das dbt-Ökosystem und seine Rolle im Analytics Engineering
  • Abgrenzung zwischen dbt Core und dbt Cloud
  • Vorteile der Cloud-Umgebung für Kollaboration, Deployment und Monitoring
  • Praktische Einführung in die dbt Cloud-Oberfläche und -Workflows

Projektstrukturierung und Quellverwaltung in dbt

  • Aufbau und Strukturierung von dbt-Projekten
  • Erstellung und Verwaltung von Modellen und Quellen
  • Git-basierte Workflows und Versionierung in dbt Cloud
  • Automatisierte Deployments und Best Practices für Projektorganisation

Erweiterung von dbt mit Jinja, Makros und Paketen

  • Nutzung von Dynamic SQL mit Jinja
  • Erstellung und Wiederverwendung eigener Makros
  • Entwicklung und Integration eigener dbt-Pakete
  • Aufbau skalierbarer, modularer Transformationslogik

DataOps-Prinzipien und Tests in dbt

  • Einführung in DataOps und seine Relevanz für Analytics Engineering
  • Zusammenarbeit, Versionierung und Automatisierung im dbt-Kontext
  • Teststrategien zur Sicherstellung von Datenqualität und Modellintegrität
  • Integration von Tests in CI/CD-Workflows

Fortgeschrittene dbt-Techniken – Anpassung und Optimierung

  • Entwicklung und Wartung eigener dbt-Pakete
  • Materialization-Strategien und Performance-Tuning
  • Refaktorisierung von Legacy-SQL mit modernen dbt-Ansätzen
  • Optimierung von Modelllaufzeiten und Ressourcennutzung

Deployment-Beherrschung – CI/CD-Pipelines und Performance

  • Aufbau und Steuerung von End-to-End-Deployments
  • Integration von dbt in CI/CD-Systeme (z. B. GitHub Actions, GitLab CI)
  • Skalierungsstrategien und Performance-Optimierung in Produktionsumgebungen
  • Monitoring und Fehlerbehebung in Deployments

Integration von dbt Cloud – REST API und Webhooks

  • Nutzung der dbt Cloud REST API zur Automatisierung von Workflows
  • Einrichtung und Verwendung von Webhooks zur Ereignissteuerung
  • Integration von dbt Cloud in externe Systeme und Tools
  • Aufbau nahtloser, automatisierter Datenlandschaften

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