This course helps you build a strong foundation in analytics engineering and gives you the practical skills needed to work with modern data systems. You will begin by learning the core components of the modern data stack and the responsibilities of analytics engineers. From there, you will move into analytical SQL, dimensional modeling concepts, and the structure of ELT pipelines. The course concludes with hands-on development in dbt Core, where you will create, test, and document high-quality data models.
Introduction to Analytics Engineering
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Introduction to Analytics Engineering
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Analytics Engineering with dbt
Dozent: Edureka
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Write analytical SQL queries to prepare, explore, and analyze data effectively.
Design facts, dimensions, and star schemas to structure data for accurate and efficient analysis.
Build organized raw, staging, and mart layers to support reliable and scalable data transformations.
Create, test, and document dbt models to automate transformations and ensure data quality and transparency.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Database Design
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Data Modeling
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Mart
- Kategorie: Extract, Transform, Load
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Version Control
- Kategorie: Star Schema
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Analytics Engineering with dbt
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
This module introduces analytics engineering and the modern data stack. It explains ELT vs. ETL, essential analytical SQL skills, and core warehousing concepts. Learners work with PostgreSQL and dbt Docs to understand how modern data pipelines are structured.
Das ist alles enthalten
13 Videos6 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
This module covers dimensional modeling and how ELT pipelines are organized across raw, staging, and mart layers. It introduces dbt Core, its project structure, and how it streamlines SQL transformations in modern analytics environments.
Das ist alles enthalten
15 Videos4 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen
This module explores building dbt models using sources, refs, and layered transformations. Learners practice using materializations and seeds, and implement testing and documentation to improve data quality and model transparency.
Das ist alles enthalten
14 Videos5 Lektüren5 Aufgaben3 Diskussionsthemen
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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Häufig gestellte Fragen
dbt, or data build tool, is a transformation framework used in analytics that applies software engineering practices such as version control, testing, and modular development. It enables analysts and engineers to use simple SQL SELECT statements to transform raw data inside a data warehouse, helping create faster, more reliable, and well-structured data pipelines.
dbt is primarily focused on the T in ELT, meaning it handles the transformation step inside the data warehouse. It allows data engineers and analysts to define tests and validation rules within dbt models, which helps ensure data quality during transformation. Using dbt, teams can verify completeness, accuracy, and consistency of data, making the overall ELT process more reliable and well-governed.
dbt is primarily SQL based, since its core purpose is to manage and run SQL transformations inside a data warehouse. It does not natively support non-SQL transformations. However, dbt is flexible enough to work alongside external tools, and teams can incorporate custom scripts when more advanced processing is required.
Weitere Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.