Seminar dbt Labs

Das Seminarportfolio behandelt dbt Core als quelloffenes Framework für versionierte Datentransformation, Tests, Dokumentation und automatisierbare Ausführung auf modernen Datenplattformen. Die Formate reichen vom fokussierten Ein-Tages-Modul bis zum fünftägigen Intensivpfad und sind nach Entwicklung, Qualität, Governance, Betrieb und Framework Engineering gegliedert.

Inhaltsverzeichnis

• Hersteller und technologische Einordnung
• Struktur des Seminarportfolios
• Empfohlene Besuchsreihenfolge
• Rollenbasierte Qualifizierungswege
• Kompakt- und Intensivformate
• Einordnung der Seminardauer

Hersteller und technologische Einordnung

dbt Labs entwickelt und pflegt dbt Core. Das Framework verbindet SQL- und ausgewählte Python-Transformationen mit Abhängigkeitsgraph, Tests, Dokumentation, Artefakten und einer adapterbasierten Anbindung an Datenplattformen. Die Seminare konzentrieren sich auf lokal und automatisiert betriebenes dbt Core sowie auf die dafür erforderlichen externen Entwicklungs-, CI- und Orchestrierungsprozesse.

Struktur des Seminarportfolios

Die Einzelseminare behandeln klar abgegrenzte Aufgabenfelder. Grundlagen, Dokumentation, Git, Security und Upgrade sind als fokussierte Formate angelegt. Modellierung, Tests, Jinja, Incremental, Semantik, Betrieb und CI/CD benötigen wegen des praktischen Anteils zwei Tage. Das Kompaktseminar verdichtet den vollständigen Weg bis zur produktiven Pipeline auf drei Tage. Custom Materializations und Adapterentwicklung benötigen vier Tage. Die vier Intensivpfade fassen das Gesamtportfolio nach Rollen und Verantwortungsbereichen in jeweils fünf Tagen zusammen.

Empfohlene Besuchsreihenfolge

1. Technische Basis: Zuerst Architektur, Installation und Projektstart bearbeiten. Danach Adapter, Profile und Umgebungen festlegen.
2. Modellierung: SQL-Modellierung, DAG und Schichtenarchitektur mit Sources, Seeds und Snapshots verbinden.
3. Qualität: Data Tests, Unit Tests und Test-Driven Development ergänzen, bevor komplexe Wiederverwendung aufgebaut wird.
4. Wiederverwendung und Laufzeit: Jinja, Makros und Packages sowie Materialisierungen, Incremental, Microbatch und Performance vertiefen.
5. Zusammenarbeit und Governance: Git und Code Reviews mit Contracts, Versions, Access, Dokumentation, Exposures, Security und Grants verbinden.
6. Semantik: Semantic Models, Metrics und MetricFlow nach Stabilisierung der zugrunde liegenden Datenmodelle einführen.
7. Produktion: Deployment, Scheduling, CI/CD, State Selection, Deferral, Observability und Troubleshooting operationalisieren.
8. Spezialisierung: Python-Modelle und UDFs, Migration sowie Custom Materializations und Adapterentwicklung nach Rollenbedarf ergänzen.
9. Lebenszyklus: Upgrade-, Release- und Kompatibilitätsmanagement als wiederkehrenden Betriebsprozess verankern.

Rollenbasierte Qualifizierungswege

Analytics Engineering und Datenmodellierung

Empfohlen werden Architektur und Projektstart, SQL-Modellierung, Sources und Snapshots, Tests, Jinja und Packages, Materialisierungen, Incremental sowie Dokumentation. Der Intensivpfad Entwicklung, Modellierung und Wiederverwendung bündelt diese Inhalte.

Data Platform, DevOps und Betrieb

Empfohlen werden Adapter und Profile, Deployment und Scheduling, CI/CD und State, Observability und Troubleshooting, Performance, Security sowie Upgrade. Der Intensivpfad Betrieb, CI/CD und Performance fasst den Betreiberweg zusammen.

Data Governance und Datenprodukte

Empfohlen werden Tests und TDD, Contracts, Versions und Access, Dokumentation und Exposures, Semantic Models und Metrics, Git und Reviews sowie Security und Grants. Der Intensivpfad Qualität, Governance und Zusammenarbeit bildet diesen Rollenweg ab.

Framework Engineering und Plattformintegration

Empfohlen werden Jinja und Packages, Python-Modelle und UDFs, Incremental und Microbatch, Custom Materializations, Adapterentwicklung, MetricFlow sowie Releaseverfahren. Der Intensivpfad Advanced Engineering und Plattformintegration bündelt die Spezialisierung.

Kompakt- und Intensivformate

Das dreitägige Kompaktseminar liefert einen durchgängigen Einstieg von Installation und Modellierung bis zu Tests, CI und produktiver Ausführung. Die vier fünftägigen Intensivseminare decken gemeinsam alle Inhalte der Einzelseminare ab und ordnen sie nach Entwicklungs-, Governance-, Betriebs- und Framework-Rollen.

Einordnung der Seminardauer

Ein Tag genügt für fachlich eng begrenzte Themen mit überschaubarem Laborumfang. Zwei Tage sind erforderlich, sobald Konfiguration, Implementierung, Tests und Fehleranalyse zusammengehören. Drei Tage erlauben einen vollständigen kompakten Projektweg. Vier Tage sind für die tiefe Entwicklung eigener Materialisierungen und Adapter notwendig. Fünftägige Intensivformate verbinden mehrere Themenblöcke zu belastbaren Rollenpfaden, ohne die maximale Dauer zu überschreiten.