Ausfälle in der Datenpipeline kosten Unternehmen Millionen an entgangenen Einnahmen und führen zu Fehlentscheidungen. Dieser Kurs vermittelt Fachleuten im Bereich Datenmanagement praktische Fähigkeiten zum Aufbau ausfallsicherer Datenqualitätssysteme unter Verwendung branchenüblicher Frameworks und automatisierter Testansätze.

Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Dateningenieuren und Analysten dabei zu helfen, eine robuste Datenvalidierung durchzuführen, die kostspielige Pipeline-Ausfälle verhindert und zuverlässige Analysen gewährleistet. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, umfassende Datenqualitätstests zu implementieren, die Probleme automatisch erkennen, bevor sie sich auf nachgelagerte Systeme auswirken, YAML-basierte Validierungssuiten zu schreiben, die Nullwerte und Zeilenanzahlen überwachen, sowie automatisierte Qualitätskontrollen einzurichten, die Ihre Dateninfrastruktur schützen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: ein Datenqualitäts-Framework anzuwenden, um Tests zur Datenintegrität zu definieren automatisierte Validierungen für Anforderungen hinsichtlich Volumen, Vollständigkeit und Eindeutigkeit zu implementieren YAML-Testsuiten zu schreiben, die Qualitätsstandards über Datenpipelines hinweg durchsetzen Dieser Kurs ist einzigartig, da er sich auf die praktische, hands-on-orientierte Umsetzung von Datenqualitäts-Frameworks auf Unternehmensniveau konzentriert – unter Verwendung realer Szenarien und branchenüblicher Tools wie Great Expectations und dbt Testing. Um dieses Projekt erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über Grundkenntnisse in Datenkonzepten, Vertrautheit mit SQL-Abfragen und ein Verständnis der Grundlagen von Datenpipelines verfügen.