Daten: DBT und Datenbankverwaltung
Dieser Kurs vermittelt ein tiefgreifendes Verständnis von DBT (Data Build Tool) und Datenbankverwaltung und befähigt die Teilnehmer, Daten für Analysen zu transformieren, zu modellieren und zu optimieren. Die Lernenden werden Datenbankstrukturen, SQL-basierte Transformationen und Workflow-Automatisierung erforschen, um große Datensätze effektiv zu verwalten. Der Kurs behandelt Datenmodellierung, ETL-Prozesse und Leistungsoptimierung und vermittelt den Teilnehmern die Fähigkeiten, skalierbare Daten-Workflows zu entwickeln und effiziente Datenbanken zu pflegen.

Einführung in die Datenbankverwaltung
  • Verstehen von Datenbankstrukturen, relationalen Datenbanken und Schema-Design.
  • Lernen, wie strukturierte Daten gespeichert, abgerufen und bearbeitet werden.
  • Erkunden der Rolle des Datenbankmanagements in modernen datengesteuerten Organisationen.
SQL für Datentransformation und -modellierung
  • Durchführen komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion und -verarbeitung.
  • Verwenden von Verknüpfungen, Aggregationen und Unterabfragen zur Verwaltung großer Datensätze.
  • Optimieren der SQL-Leistung mit Indizierungs- und Abfrageoptimierungstechniken.
Einführung in DBT (Data Build Tool)
  • Lernen Sie die Grundlagen von DBT und seine Rolle bei der Datentransformation kennen.
  • Verstehen Sie DBT-Workflows, -Modelle und SQL-basierte Transformationen.
  • Erfahren Sie, wie DBT die Ausführung von Datenpipelines automatisiert.
Erstellung skalierbarer Datenpipelines mit DBT
  • Entwickeln Sie modulare, wiederverwendbare Datenmodelle für Analyse-Workflows.
  • Implementieren Sie Datentransformationen und ETL-Prozesse mit DBT.
  • Datenkonsistenz und -effizienz in analytischen Datenbanken sicherstellen.
Datenbankoptimierung und Leistungsanpassung
  • Bewährte Verfahren für Datenbankindizierung und Abfrageausführungspläne erlernen.
  • Strategien für die Speicherung und Abfrage großer Datenmengen verwalten.
  • SQL-Abfragen optimieren, um die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit zu verbessern.
Automatisierung und Versionskontrolle in DBT
  • Datentransformationen mithilfe von DBT-Makros und geplanten Ausführungen automatisieren.
  • Versionskontrolle für Datenmodelle mit Git implementieren.
  • Überwachen Sie die Pipeline-Leistung und beheben Sie Datenprobleme.
Praktische DBT- und Datenbankverwaltungsprojekte
  • Arbeiten Sie an realen Datentransformations- und Datenbankoptimierungsaufgaben.
  • Entwickeln Sie End-to-End-DBT-Pipelines für die strukturierte Datenverarbeitung.
  • Implementieren Sie Data Governance und bewährte Verfahren für die Datenbankverwaltung.