dbt-Zertifizierung: Eine ausführliche Anleitung

Die Nutzung von dbt hat zugenommen, und Zertifizierungen von dbt haben sich als potenziell wertvolle Qualifikation im Bereich Analytics Engineering etabliert. Da Unternehmen dbt für Transformationen, Tests und Dokumentation nutzen, werden zertifizierte Profis für ihr Fachwissen anerkannt.

In diesem Leitfaden schaue ich mir die Zertifizierungen an, die dbt anbietet, und gehe auch auf ein paar Punkte ein, auf die du achten solltest. Ich werde die Bereiche, auf die du dich vorbereiten musst, die Anforderungen, Ausbildungswege, praktischen Fähigkeiten, Prüfungsstrategien und Vorbereitungsmethoden für die Praxis behandeln.

Wenn du gerade erst mit deiner DBT-Zertifizierung anfängst, empfehle ich dir den Skill Track „DBT Fundamentals“, der dir die Grundlagen für die Zertifizierung vermittelt. 

Was sind dbt-Zertifizierungen?

Quelle: dbt

DBT-Zertifizierungen sind professionelle Qualifikationen, die zeigen, dass man DBT für Analytics Engineering gut beherrscht. Es zeigt, dass du modulare SQL-Transformationen innerhalb eines Produktions-Workflows entwerfen, testen und pflegen kannst.

Mit einer Zertifizierung von dbt kannst du deine Expertise zeigen, dich in umkämpften Märkten abheben und dich an moderne Data-Stack-Praktiken anpassen.

Warum eine dbt-Zertifizierung machen?

Bei jeder technischen Fähigkeit sorgt eine Zertifizierung für Glaubwürdigkeit und berufliche Anerkennung.

Sag nicht nur, dass du Erfahrung mit DBT hast, sondern zeig es auch, indem du eine Zertifizierung machst, die deinen Lebenslauf aufwertet.

Hier sind ein paar Gründe, warum du dich zertifizieren lassen solltest:

• Reputation und Glaubwürdigkeit: Bestätigt deine technischen Fähigkeiten und macht dich für Arbeitgeber und Kunden vertrauenswürdiger.
• Karrierechancen: Zertifizierte Fachleute haben bessere Chancen auf dem Arbeitsmarkt und sind in Datenberufen gefragter.
• Vertrauen und Zuversicht: Eine anerkannte Zertifizierung gibt Arbeitgebern und Kunden ein gutes Gefühl, was deine Fähigkeiten angeht.

Arten von DBT-Schulungen und -Zertifizierungen

Es gibt verschiedene Wege, um sich auf die Zertifizierung vorzubereiten:

• On-Demand-Kurse: Selbstbestimmtes Lernen mit DataCamps Einführungskurs in dbt, dbt Fundamentals Skill Trackoder dem dbt-Kurs für Fortgeschrittene.
• Live-Workshops „ “: Interaktive Kurse mit Lehrern.
• Bootcamps: Intensive Programme, die eine komplette Schulung bieten.

Auf der dbt-Website werden zwei Hauptzertifizierungspfade hervorgehoben:

1. dbt Analytics Engineering-Zertifizierung (von dbt Labs)

Quelle: dbt

Die dbt Analytics Engineering Zertifizierung ist die offizielle Qualifikation von dbt Labs, die zeigt, dass jemand gut mit dbt für Analytics Engineering umgehen kann.

Es soll zeigen, dass du die besten Praktiken von DBT in echten Datenumwandlungsprojekten anwenden kannst, damit die Daten genau, gut modelliert und für die nachgelagerte Analyse dokumentiert sind.

Der Inhalt dreht sich um die wichtigsten dbt-Workflows, SQL-Modellierung, Tests und Dokumentation.

Die Zertifizierung richtet sich an:

• Analytics-Ingenieure, die dbt täglich in der Produktion nutzen.
• Datenanalysten, die sich durch das Erlernen von Engineering-Praktiken weiterentwickeln wollen.
• Dateningenieure, die ihre Fähigkeiten bei analytikorientierten Transformationen unter Beweis stellen wollen.

2. dbt Architect-Zertifizierung (von dbt Labs)

Die dbt Architect Zertifizierung zeigt, dass du dbt für Analytics-Engineering-Teams auf Unternehmensebene einrichten, verwalten und optimieren kannst. Es geht weniger ums Schreiben von SQL-Modellen, sondern mehr um Infrastruktur, Verwaltung und Governance.

Es geht hier viel mehr darum, dbt Cloud in Unternehmensumgebungen zu skalieren, zu koordinieren und zu verwalten.

Außerdem kannst du dir auch ein paar spezielle und kompetenzorientierte Kurse anschauen, wie Makros, Teststrategien oder plattformspezifische Schulungen (z. B. Snowflake, BigQuery), um dich besser vorzubereiten. 

Das macht deine Lernerfahrung vielseitiger.

Anforderungen für die dbt-Zertifizierung

Um mit der Zertifizierung loszulegen, musst du dir erst mal ein paar Anforderungen anschauen.

Das ist bei den beiden Hauptzertifizierungen unterschiedlich:

1. dbt Analytics Engineering-Zertifizierung (von dbt Labs):

Für die Analytics Engineering-Zertifizierung musst du über grundlegende SQL-Kenntnisse und mindestens 6 Monate Erfahrung mit dbt (Core oder Cloud) verfügen.

2. dbt Architect-Zertifizierung (von dbt Labs)

Laut dem Studienleitfaden von dbt Labs empfehlen sie ein gewisses Maß an SQL-Kenntnissen und mindestens sechs Monate Erfahrung in der Verwaltung eines Enterprise-dbt-Kontos. 

Auch wenn es nicht unbedingt nötig ist, um sich für die Zertifizierungsprüfung anzumelden, kann diese Erfahrung mit der dbt-Verwaltung das Lernen einfacher machen.

Erforderliche Kurse und Kompetenztraining

Die Vorbereitung auf eine DBT-Zertifizierung ist echt wichtig, um die dazugehörige Prüfung zu bestehen. Die erforderlichen Kurse umfassen eine Mischung aus theoretischen Grundlagen und praktischen Übungen, die echte Arbeitsabläufe widerspiegeln.

Die Zertifizierung deckt eine breite Palette an technischen Fähigkeiten ab:

• Wichtige dbt-Themen: Datenmodellierung, Testsund Dokumentation.
• Praktische Fähigkeiten: Mit „ ref() “, inkrementellen Modellen und Makrosund Jinja-Vorlagen.
• Plattformspezifische Arbeitsabläufe: dbt Cloud Funktionen wie Zeitplanung und Hosting von Dokumentationen.
• Zusätzliche Fähigkeiten: Du solltest SQL, Git/Versionskontrolle und die Grundlagen von Data Warehouses gut beherrschen.

Hier sind die spezifischen Themen, die für jede Zertifizierung gebraucht werden:

Themen der dbt Analytics Engineering-Zertifizierungsprüfung:

• Entwicklung von dbt-Modellen
• Verständnis der Governance von DBT-Modellen
• Fehler bei der Datenmodellierung beheben
• Datenpipelines verwalten
• dbt-Tests einrichten
• Erstellen und Pflegen der dbt-Dokumentation
• Externe Abhängigkeiten einrichten und pflegen
• Den dbt-Status nutzen

Themen der dbt Architect-Zertifizierungsprüfung:

• Einrichten von dbt-Datenlager-Verbindungen
• Konfigurieren von dbt-Git-Verbindungen
• Erstellen und Verwalten von dbt-Umgebungen
• Erstellen und Pflegen von Jobdefinitionen
• Konfigurieren der dbt-Sicherheit und Lizenzen
• Überwachung und Benachrichtigungen für Jobs einrichten
• Einrichten eines dbt-Netzwerks und Nutzen von projektübergreifenden Referenzen
• Konfigurieren und Verwenden von dbt Catalog (früher dbt Explorer)

Vorbereitung auf die DBT-Zertifizierung

Die Vorbereitung braucht ein Gleichgewicht zwischen Theorie und Praxis. Ich würde dir ein paar Wege vorschlagen, wie du dich auf die Zertifizierungsprüfung vorbereiten kannst.

• Strukturierte Studienpläne: Teile die Themen Woche für Woche auf.
• Offizielle Ressourcendbt Learn-Kurse, offizielle Dokumentation und dbt Cloud Sandbox.
• Externe Ressourcen: DataCamp-Kurse, Lernhilfen, Übungsfragen und YouTube-Tutorials.
• Gemeinschafts-Lern: Mach bei dbt Slack mit, schließ dich Lerngruppen an und lerne von anderen.

Wenn du noch keine Erfahrung mit dbt hast, schau dir doch mal den DataCamp-Kurs an. Einführungskurs in dbt und den Skill Track „dbt Fundamentals“ an, um sicherzustellen, dass du alle Grundlagen beherrschst, wie z. B. das Erstellen von Datenmodellen und deren Verwaltung in Datenpipelines.

Praktische Zubereitungstechniken

Um die für das Bestehen der Prüfung erforderlichen Konzepte besser zu verstehen, brauchst du praktische Erfahrung.

Eine gute Vorbereitungsstrategie ist, theoretisches Wissen (z. B. was Materialisierungen sind und wann man sie benutzt) mit praktischer Erfahrung (z. B. in deinem eigenen Lager inkrementelle Modelle zu bauen) zu verbinden.

Praktische Erfahrung ist echt wichtig, und hier sind ein paar Bereiche, auf die du achten solltest:

• Mach ein paar Übungsprojekte: Quellen einrichten, Staging- und Faktenmodelle erstellen und inkrementelle Logik umsetzen.
• Arbeite mit CLI und Cloud-: Mach dich mit den Befehlszeilentools und den dbt Cloud-Workflows vertraut.
• Dokumentations-Meister: Schreib schema.yml-Dateien, Doc-Blöcke und führ Datentests durch.
• Bekanntheit der Fachbegriffe: Geh mal die wichtigsten Begriffe wie „Abstammung“, „Materialisierungen“ und „Momentaufnahmen“ durch.

Zum Beispiel kannst du bei der Analytics Engineering-Zertifizierung nach Problemen im Zusammenhang mit inkrementellen Modellen gefragt werden.

In dem Fall musst du lernen, wie man damit arbeitet und Code wie diesen schreibt:

Beispiel: Inkrementeller Modellcode

{{ config(materialized='incremental', unique_key='id') }}

SELECT id, event_type, created_at
FROM {{ ref('stg_events') }}

{% if is_incremental() %}
  WHERE created_at > (SELECT MAX(created_at) FROM {{ this }})
{% endif %}

Versuche, Konzepte wie inkrementelle Logik durch praktische Anwendung in SQL zu verstehen, bevor du die Prüfung machst.

Struktur und Strategie der dbt-Zertifizierungsprüfung

Als Nächstes schauen wir uns ein paar wichtige Infos zur Prüfung an, die du machen wirst.

1. dbt Analytics Engineering-Zertifizierungsprüfung

Hier sind ein paar wichtige Infos zur Prüfung:

• Dauer: 2 Stunden
• Format & Anmeldung: Online-Prüfung
• Länge: 65 Fragen
• Unterstützte Version: dbt core 1.7
• Erforderliche Punktzahl: 65 % oder mehr. Du erfährst dein Ergebnis direkt nachdem Abschluss der Prüfung „ “.
• Preis: 200 Dollar
• Sprache: Englisch
• Ablauf der Zertifizierung: Die Zertifizierung gilt für zwei Jahre.
• Unterstützte Browser:Caveon-Webbrowser: Google Chrome (empfohlen), Microsoft Edge, Mozilla Firefox und Safari (Mac).

2. dbt-Architekten-Zertifizierungsprüfung

Hier sind ein paar wichtige Infos zur Prüfung:

• Dauer: 2 Stunden
• Format & Anmeldung: Online-Prüfung
• Dauer der Prüfung: 65 Fragen
• Erforderliche Punktzahl: 65 % oder mehr. Du erfährst dein Ergebnis direkt nachdem Abschluss der Prüfung „ “.
• Preis: 200 Dollar
• Sprachmedium: Englisch
• Gültigkeit der Zertifizierung: Die Zertifizierung gilt für zwei Jahre.
• Unterstützte Browser: Caveon-Webbrowser: Google Chrome (empfohlen), Microsoft Edge, Mozilla Firefox und Safari (Mac).

Die Prüfung wird nach einem Punktesystem bewertet. Für jede richtige Antwort gibt's 1 Punkt, für falsche Antworten 0 Punkte. Jede Frage zählt gleich viel.

Bitte beachte, dass die Prüfung ein paar Fragen ohne Punktwertung enthält, die dir nicht gezeigt werden. Diese Fragen zählen nicht für deine Punktzahl, also denk dran.

Hier sind die Arten von Fragen, die dir gestellt werden:

• Multiple-Choice
• Lückentext
• Abgleich
• Hotspot
• Liste erstellen
• Diskrete Option Multiple Choice (DOMC)

So sieht zum Beispiel die Frage zur Build-Liste aus:

Quelle: Caveon

Wenn du die Prüfung nicht bestanden hast, kannst du sie gegen eine Anmeldegebühr pro Wiederholungsversuch wiederholen.

dbt-Prüfungsstrategie

Wie bei jeder anderen Prüfung gibt es auch hier immer ein paar Ansätze, die man beim Versuch verfolgen kann.

Hier sind ein paar Tipps, die dir vielleicht helfen können:

• Lies jede Frage genau durch.
• Zeitmanagement: ~1–2 Minuten pro Frage.
• Markiere schwierige Fragen und komm später nochmal drauf zurück.

Kosten für die DBT-Zertifizierung

Die Zertifizierung erfordert eine Prüfung, also musst du für die Anmeldung zur Prüfung eine Gebühr zahlen.

Außerdem musst du bei den Lernmaterialien mit etwas höheren Kosten für die Vorbereitung rechnen.

Hier sind ein paar mögliche Kosten:

• Anmelde-/Prüfungsgebühr: Normalerweise 200 Dollar.
• Zusatzkosten: Optionale Vorbereitungskurse (25 $/Monat für DataCamp-Abo), Bootcamps oder Lehrbücher.
• Gesamtinvestitions: Normalerweise 200 bis 300 Dollar, je nachdem, wie es zubereitet wird.

Erneuerung und Aufrechterhaltung der dbt-Zertifizierung

Um die Zertifizierung zu behalten, musst du sie alle zwei Jahre erneuern. Um sicherzugehen, dass du alle zwei Jahre über die neuesten Änderungen und Anforderungen auf dem Laufenden bist, solltest du dich über die Veröffentlichungen von dbt auf dem Laufenden halten.

Auswirkungen auf die Karriere und Nachfrage auf dem Markt für dbt-Zertifizierungen

Da Unternehmen ihre Datenstacks immer weiter modernisieren, ist die Nachfrage nach zertifizierten dbt-Fachkräften stark gestiegen.

Das kann eine gute Möglichkeit sein, sich als gefragter Profi in einem schnell wachsenden Bereich zu positionieren.

Hier sind ein paar mögliche Vorteile, wenn du die DBT-Zertifizierungen machst:

• Berufliche Weiterentwicklung: Zertifizierte Profis machen oft Karriere im Bereich Analytics Engineering oder übernehmen Führungsrollen.
• Gehaltszulagen: Arbeitgeber sehen Zertifizierungen als Zeichen für gute Fähigkeiten und verbinden sie oft mit besserer Bezahlung.
• Beratungsanfragen: Freiberufliche Berater und Selbstständige haben den Vorteil, dass sie auf dem Markt echt glaubwürdig sind.
• Vorteile für die Organisation: Zertifizierte Mitarbeiter machen die Arbeitsabläufe besser und helfen, den Ruf des Unternehmens zu stärken.

Wenn du Datenanalyst bist, kann eine dbt-Zertifizierung zeigen, dass du sowohl die technischen Fähigkeiten als auch die besten Praktiken des Analytics Engineering beherrschst. 

Das kann deine Karriere beschleunigen, indem es dir Türen zu höheren Positionen öffnet, wie zum Beispiel:

• Analytics-Ingenieur
• Dateningenieur
• BI-Entwickler
• Analytikberater

Häufige Herausforderungen und Erfolgsstrategien

Die Vorbereitung auf eine DBT-Zertifizierungsprüfung und die Teilnahme daran können echt einschüchternd sein, vor allem, wenn es deine erste technische Zertifizierung ist. 

Wenn du ohne Vorkenntnisse anfängst, wirst du vielleicht auf viele verwirrende Fachbegriffe stoßen oder dir fehlt sogar praktische Erfahrung. 

Wenn man diese Herausforderungen im Voraus sieht und gut durchdachte Strategien anwendet, kann das Ganze reibungsloser und erfolgreicher laufen.

Hier sind ein paar Sachen, auf die du achten solltest:

• Technische Begriffe: dbt hat seine eigenen Begriffe wie Modelle, Quellen, Seeds und Exposures, die für Neulinge echt verwirrend sein können. Wenn man diese Begriffe falsch versteht, kann das sowohl in der Praxis als auch in Prüfungen zu Fehlern führen.
• Konfigurations- und Syntaxfehler: Ein falsch gesetzter Doppelpunkt in YAML, falsche Einrückungen oder falsch angewendete Jinja-Ausdrücke gehören zu den häufigsten Stolpersteinen in der Praxis. Diese kleinen Fehler können sich zu fehlgeschlagenen Builds ausweiten.
• Zu viel Vertrauen in die Theorie: Wenn du die Dokumentation liest, ohne sie in echten Projekten anzuwenden, kann das zu einer Lücke zwischen theoretischem Wissen und praktischen Fähigkeiten führen.
• Zeitdruck bei Prüfungen: Manchmal unterschätzen die Kandidaten, wie lange Szenario- oder Praxisfragen dauern können, was zu gehetzten und unvollständigen Antworten führt.

Hier sind ein paar Strategien, die du ausprobieren kannst:

• Glossar-Karteikarten: Mach dir ein eigenes Glossar oder nimm Karteikarten, um die DBT-Begriffe zu lernen. Wenn du dir das jeden Tag anschaust, kannst du die wichtigsten Sachen besser im Kopf behalten.
• Übe inechten Umgebungen: Richte ein dbt-Projekt in deinem eigenen Warehouse ein (Snowflake, BigQuery, Redshift oder sogar lokal in Postgres). Probier verschiedene Modelle, Tests und Umsetzungen aus, bis sich der Arbeitsablauf richtig anfühlt.
• Debugging als Lern: Betrachte jeden Konfigurations- oder Syntaxfehler als Chance, was dazuzulernen. Führ ein „Fehlerbehebungs-Tagebuch“, um häufige Fehler und ihre Lösungen zu dokumentieren – das stärkt sowohl dein Gedächtnis als auch dein Selbstvertrauen.
• Probeprüfungen und zeitlich begrenzte Übungs: Mach es wie bei einer echten Prüfung, indem du einen Timer stellst und Übungsfragen oder -aufgaben machst. Das hilft, sich mit dem Tempo vertraut zu machen und den Stress am eigentlichen Prüfungstag zu reduzieren.

Wann eine rollenbasierte Zertifizierung vielleicht besser passt

dbt-Zertifizierungen sind echt nützlich, um tool-spezifisches Fachwissen zu bestätigen. Aber meistens konzentrieren sie sich auf die Analyse-Engineering-Workflows im dbt-Umfeld. Wenn du über die Modellierung und Transformation hinaus umfassendere End-to-End-Fähigkeiten im Bereich Data Engineering nachweisen möchtest, ist eine rollenbasierte Zertifizierung wie die DataCamps Data Engineer Certification, eine praktischere Alternative sein.

Während DBT-Prüfungen die Kenntnisse in den Bereichen Modellierung, Governance und DBT Cloud testen, bewerteteine rollenbasierte Zertifizierung die umfassenderen Fähigkeiten, die in professionellen Data-Engineering-Positionen erwartet werden.: SQL-Datenmanagement, Datenerfassung, -bereinigung und -validierung sowie Python-basierte Pipeline-Entwicklung. 

Dieser zusätzliche Kontext kann nützlich sein, wenn du zeigen willst, dass du Konzepte des Analytics Engineering in einer kompletten Datenpipeline und nicht nur in einem einzelnen Tool anwenden kannst.

Außerdem hilft die Struktur einer rollenbasierten Zertifizierung, die zeitlich begrenzte Theorieprüfungen mit einer benoteten praktischen Bewertung kombiniert, dabei, die angewandte Kompetenz bei Aufgaben zu zeigen, die auf echte Projektarbeit abgestimmt sind. 

Wenn du eine Karriere im Bereich Data Engineering anstrebst oder in diesen Bereich wechseln möchtest, kann dir dieser breitere Fokus ein umfassenderes Bild deiner Einsatzbereitschaft vermitteln. Die DataCamp-Zertifizierungen sind kostenlos als Teil eines DataCamp Premium-Abonnements, das ab 25 $ pro Monat geht.