Grundlagen des Analytics Engineering: dbt und Snowflake

Der moderne Data Stack hat die Art und Weise verändert, wie Unternehmen mit Informationen umgehen, und macht Analytics Engineering zu einer sehr gefragten Fähigkeit. Wenn Sie über die grundlegende Analyse hinausgehen und robuste Datenpipelines aufbauen möchten, ist dieser Kurs Ihr Ausgangspunkt. Sie lernen, wie Sie Datentransformationen mit branchenüblichen Tools entwerfen, testen und bereitstellen. Durch die Bearbeitung praktischer schriftlicher Übungen bauen Sie von Grund auf ein grundlegendes Analyseprojekt auf und erlangen ein solides Verständnis der modernen Datenmodellierung. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie die Kernprinzipien des modernen Data Stack und des Analytics Engineering. Konfigurieren und verwalten Sie eine Cloud-Data-Warehouse-Umgebung mit Snowflake. Erstellen Sie modulare Datentransformationsmodelle mit dbt und SQL. Implementieren Sie Datenqualitätstests und Dokumentationen, um zuverlässige Pipelines zu gewährleisten. Wenden Sie moderne Versionskontrolle und grundlegende CI/CD-Praktiken auf Ihre Daten-Workflows an. Üben Sie die Transformation von Rohdaten in saubere, geschäftsreife Modelle. Der Kurs beginnt mit den wichtigsten Begriffen und den grundlegenden Konzepten von Cloud-Warehouses und Datentransformation. Von dort aus geht es über in schrittweise schriftliche Anleitungen, in denen Sie ein vollständiges Analytics-Engineering-Projekt strukturieren und bereitstellen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und Datenanalysten, die den Übergang zum Analytics Engineering anstreben. Es sind keine Vorkenntnisse mit dbt oder Snowflake erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihr Fachwissen im modernen Data Stack aufzubauen.