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Fallstudie: E‑Commerce-Datenmodelle mit dbt erstellen
ExperteSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 01/2026
dbtData Engineering4 Std.7 Videos31 Übungen2,750 XP3,133Leistungsnachweis
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Richte dein Projekt ein und schau dir die Daten an
Leg los, indem du ein dbt-Projekt aufbaust und mit einem echten E-Commerce-Datensatz arbeitest. Du strukturierst Rohdaten, richtest Profile ein und behebst Syntaxprobleme, während du Einblicke in den geschäftlichen Kontext hinter jedem Transformationsschritt bekommst.Modelle erstellen und validieren
Lerne, wie du skalierbare Staging-Modelle erstellst und Datenqualitätsprüfungen durchführst, um sicherzustellen, dass deine Datensätze korrekt und für die Analyse bereit sind. Du legst eine solide Basis, um wichtige geschäftliche Fragen zu beantworten.Mit Jinja automatisieren
Beende den Kurs, indem du lernst, wie du mit Jinja wiederverwendbaren und wartungsfreundlichen Code schreibst. Du wirst Variablen, Kontrollfluss und Schleifen nutzen, um das DRY-Prinzip (Don't Repeat Yourself) zu befolgen und deinen dbt-Workflow zu optimieren.Voraussetzungen
Data Manipulation in SQLIntermediate dbt1
dbt einrichten
Übe, ein dbt-Projekt von Grund auf aufzubauen. Wende deine Skills an, um unterschiedliche Datentypen in das dbt-Projekt zu laden und verschiedene Staging-Modelle einzurichten. Dieses Kapitel fokussiert die Teile E und L im ELT-Prozess.
2
dbt-Modelle erstellen
Tauche tief in das Datenmodellieren mit dbt ein. Baue die Datenpipeline von ersten Staging-Modellen bis zu finalen Data-Mart-Modellen auf, um zentrale Geschäftsfragen zu beantworten. Unterwegs sammelst du Erfahrung darin, Datentests zu erstellen, die dich gegen Qualitätseinbrüche absichern.
3
dbt mit Jinja verbessern
Lerne, deine dbt-Projekte mit Jinja zu verbessern – durch schlankeren Code, weniger Redundanz und bessere Wartbarkeit. Du übst Variablen, Schleifen und Makros, um effizientere Transformations-Workflows zu erstellen.
Fallstudie: E‑Commerce-Datenmodelle mit dbt erstellen
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