Testing mit dbt für Analytics Engineer – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt gezielt die Qualitätssicherung von dbt-Transformationen, nicht deren Aufbau: Im Mittelpunkt stehen automatisierte Tests, mit denen Analytics Engineer die Verlässlichkeit von Datenmodellen im Warehouse absichern. Die Teilnehmenden lernen, wie technische Prüfungen in bestehende Build-Prozesse eingebunden werden, um fehlerhafte oder inkonsistente Daten frühzeitig zu erkennen, bevor sie in Reports oder nachgelagerten Systemen landen. Anders als Kurse, die sich mit Materialisierung und dem Aufbau von Transformationsschichten befassen, konzentriert sich dieser Kurs konsequent auf Testing, Verlässlichkeit und Wartbarkeit von Datenmodellen im Teamkontext.

Der Kurs gliedert sich in drei inhaltlich aufeinander aufbauende Blöcke, die konsequent auf das Testen von Datenmodellen ausgerichtet sind. Der erste Block, Testing in technischen Build-Prozessen, führt in die grundsätzliche Rolle von Tests innerhalb moderner Datenplattformen ein.

• Einbindung technischer Prüfungen in modell- und transformationsbezogene Abläufe
• Einordnung automatisierter Tests für Wartbarkeit und Verlässlichkeit
• Unterstützung robuster Datenmodelle im Teamkontext durch systematisches Testen
• Abgrenzung unterschiedlicher Testebenen innerhalb eines Build-Prozesses
• Bedeutung früher Fehlererkennung für nachgelagerte Reporting-Prozesse
• Rolle von Tests bei der Zusammenarbeit mehrerer Teammitglieder an einer Codebasis

Der zweite Block, dbt für Transformationslogik, überträgt die grundsätzlichen Testing-Prinzipien konkret auf die dbt-Umgebung.

• Modellierung, Strukturierung und Testen von Transformationen mit dbt
• Arbeit mit Data Layering im Hinblick auf konsistente Testabdeckung je Schicht
• Nachvollziehbare Build-Prozesse als Voraussetzung für verlässliches Testing
• Unterstützung wartbarer ELT-Workflows im Warehouse-Kontext durch Tests
• Zusammenhang zwischen Materialisierungsentscheidungen und Testaufwand
• Einordnung von Tests als integraler, nicht nachgelagerter Bestandteil der Modellentwicklung

Der dritte Block, Transfer in Data-Engineering-Szenarien, verankert das Gelernte in realitätsnahen Aufgabenstellungen der Analytics-Engineer-Rolle.

• Übungen orientiert an typischen Aufgaben aus der Rolle Analytics Engineer
• Nutzung von dbt, um technische Arbeitsschritte in realitätsnahen Szenarien umzusetzen
• Anwendung des Testings in Entwicklungs-, Integrations- und Plattformumgebungen
• Übertragung erlernter Testmuster auf neue, unbekannte Datenmodelle
• Einordnung von Testergebnissen im Zusammenspiel mit anderen Teammitgliedern
• Nachvollziehbare Dokumentation von Testabdeckung und -ergebnissen

Im praktischen Teil des Kurses arbeiten die Teilnehmenden an einem bestehenden dbt-Projekt, dessen Transformationen schrittweise mit einer durchgängigen Testabdeckung versehen werden.

• Analyse eines bestehenden dbt-Projekts auf fehlende oder unzureichende Testabdeckung
• Einrichtung erster Data Tests für zentrale Transformationsmodelle
• Definition von Schema Tests zur Absicherung von Struktur und Datentypen
• Entwicklung eigener Custom Tests für fachlich spezifische Prüfregeln
• Testabdeckung über mehrere Schichten des Data Layering hinweg planen
• Identifikation kritischer Modelle, die vorrangig getestet werden sollten
• Einbindung der entwickelten Tests in einen automatisierten Build-Lauf
• Analyse fehlgeschlagener Tests und Ableitung geeigneter Korrekturen
• Abstimmung der Testabdeckung mit anderen Mitgliedern eines fiktiven Teams
• Übertragung der entwickelten Testmuster auf ein zweites, neues Datenmodell
• Dokumentation der finalen Testabdeckung für ein vollständiges dbt-Projekt
• Abschließende Bewertung der Verlässlichkeit des getesteten Datenmodells

Durch diese konsequente Fokussierung auf Testing erleben die Teilnehmenden dbt nicht als reines Transformationswerkzeug, sondern als Umgebung, in der Datenqualität von Beginn an mitgedacht werden kann. Anders als in Kursen zu Materialisierung oder zum Aufbau mehrschichtiger Transformationsschichten steht hier nicht die Frage im Vordergrund, wie ein Modell entsteht, sondern wie sichergestellt wird, dass es zuverlässig und über Zeit stabil bleibt. Das macht den Kurs zu einer gezielten Ergänzung für alle, die bereits mit dbt-Transformationen arbeiten oder parallel dazu lernen, und nun die Qualitätssicherungsseite dieser Arbeit vertiefen möchten — ein Aspekt, der in vielen Einführungen zu dbt nur am Rand behandelt wird.

Der Kurs richtet sich an Personen, die als Analytics Engineer, Data Engineer oder Data Analyst arbeiten oder eine solche Rolle anstreben und dabei gezielt die Qualitätssicherung von dbt-Transformationen vertiefen möchten. Er eignet sich besonders für Fachkräfte, die bereits mit dbt-Modellen arbeiten und deren Verlässlichkeit systematisch absichern wollen.

• Analytics Engineers, die Testing als eigenständige Disziplin vertiefen möchten
• Data Engineers mit Interesse an robusten, teamfähigen Datenmodellen
• Data Analysts, die die Verlässlichkeit ihrer Auswertungsgrundlagen besser einschätzen wollen
• Fachkräfte, die bereits dbt-Transformationen entwickeln und deren Qualität absichern müssen
• Personen, die von reiner Modellentwicklung zu Qualitätssicherung im Datenumfeld wechseln möchten

Der Kurs findet überwiegend im Combined-Learning-Format statt, teils ergänzt durch Sitzungen im virtuellen Klassenzimmer, und wird in der Regel in Vollzeit, vereinzelt auch in Teilzeit angeboten. Die Teilnehmenden arbeiten durchgängig an einem bestehenden dbt-Projekt, dem sie schrittweise Data Tests, Schema Tests und eigene Prüfregeln hinzufügen, sodass Testing nicht theoretisch behandelt, sondern unmittelbar am realen Modellbestand geübt wird.

Die Weiterbildung wird überwiegend in Vollzeit, in Einzelfällen in Teilzeit durchgeführt und konzentriert sich vollständig auf die Testing-Perspektive von dbt-Projekten. Der zeitliche Umfang ist so bemessen, dass neben der Einordnung von Testkonzepten ausreichend Praxiszeit für die eigenständige Entwicklung und Auswertung von Tests zur Verfügung steht.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab. Eine gesonderte, extern anerkannte Abschlussbezeichnung wird laut Quellenlage nicht vergeben; die Prüfung bezieht sich auf die im Kurs vermittelten Testing-Kompetenzen innerhalb von dbt-Projekten.

Der besondere Mehrwert dieses Kurses liegt in seiner klaren Fokussierung: Statt Testing als Randthema innerhalb eines allgemeinen dbt-Kurses zu behandeln, macht er Qualitätssicherung zum alleinigen Gegenstand der Weiterbildung. Teilnehmende lernen, Data Tests, Schema Tests und eigene Prüfregeln nicht als lästige Pflichtübung, sondern als integralen Bestandteil professioneller Transformationsarbeit zu verstehen. Diese Fokussierung ist besonders wertvoll für Analytics Engineers, die in Teams arbeiten: Verlässliche Tests sorgen dafür, dass Änderungen an Transformationsmodellen nicht unbemerkt Folgefehler in nachgelagerten Reports auslösen. Wer versteht, wie Testabdeckung über mehrere Data-Layering-Schichten hinweg geplant wird, kann Fehlerquellen frühzeitig eingrenzen, statt sie erst in fertigen Dashboards zu entdecken. Für den beruflichen Alltag als Analytics Engineer, Data Engineer oder Data Analyst bedeutet das direkt einsetzbares Wissen, um bestehende dbt-Projekte auf ihre Verlässlichkeit zu prüfen und systematisch zu verbessern — eine Kompetenz, die in wachsenden Datenteams zunehmend gefragt ist, weil unentdeckte Datenfehler geschäftskritische Entscheidungen verfälschen können.