This course equips you with practical analytics engineering skills focused on preparing, transforming, optimizing, and visualizing data using dbt. You will begin by reviewing and refactoring existing dbt models to ensure consistency, remove redundant transformations, and organize logic into clean and maintainable layers. As you move forward, you will apply standardized cleaning patterns, implement reusable macros, and enforce data quality using dbt tests. You will also design and extend business KPI models that support executive-level analytics.

Erwerben Sie mit Coursera Plus für 199 $ (regulär 399 $) das nächste Level. Jetzt sparen.

Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Refine dbt model structure, improve dependency integrity, and apply consistent cleaning patterns across staging and transformation layers.
Design modular business logic, create KPI models, and assemble them into an executive summary that supports high-level reporting.
Connect dbt models to BI tools, prepare clean datasets, design KPI dashboards, apply filters and drilldowns, and generate executive reports.
Schedule refreshes, control access, share insights, and use data storytelling to support decisions.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Business Analytics
- Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
- Kategorie: Version Control
- Kategorie: Business Intelligence
- Kategorie: Automation
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Storytelling
- Kategorie: Data Presentation
- Kategorie: Extract, Transform, Load
- Kategorie: Data Engineering
- Kategorie: Dashboard
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Performance Analysis
- Kategorie: Data Management
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Dezember 2025
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

In diesem Kurs gibt es 3 Module
This module focuses on refining dbt models and applying consistent, reusable transformation logic. It covers dependency review, DAG cleanup, cleaning patterns, validation, and KPI modeling. Learners remove redundancy, improve clarity, and build scalable transformations.
Das ist alles enthalten
14 Videos5 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
This module emphasizes improving query efficiency, choosing strong materializations, and strengthening pipeline reliability. It includes execution plan analysis, join optimization, incremental tuning, and handling failures and freshness. Learners optimize key models and maintain dependable pipelines.
Das ist alles enthalten
11 Videos4 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
This module builds your skills in using dbt outputs within BI tools and dashboards. It covers BI integration, dataset preparation, KPI dashboards, automation, and insight delivery. Learners build clear dashboards, automate refresh workflows, and produce stakeholder ready reports.
Das ist alles enthalten
12 Videos5 Lektüren5 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?





Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
This course is designed for learners who have a basic understanding of analytics engineering and want to apply those skills in real-world scenarios. It is ideal for analytics engineers, data analysts, BI developers, and data professionals who want to optimize dbt models, improve pipeline performance, and deliver insights through dashboards and reports.
The course covers applied analytics engineering practices, including reviewing and refactoring dbt models, standardizing data transformations, building business KPIs, optimizing query performance, selecting appropriate materializations, and ensuring pipeline reliability. It also focuses on connecting dbt outputs to BI tools, designing KPI-driven dashboards, and sharing insights effectively with stakeholders.
Yes. The course includes multiple hands-on demos, practice assignments, and graded assessments. Learners will review and clean existing dbt projects, build KPI models, optimize queries, configure dbt materializations, monitor pipeline reliability, and create dashboards using a BI tool such as Metabase.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.


