Data mit Schwerpunkt auf Product und Manager mit dbt
1. Einführung in Data-Product-Management mit dbt: Definition und Bedeutung von Data-Product-Management, Überblick über dbt und seine Funktionen, Anwendungsfälle von dbt in Unternehmen
2. Datenmodellierung und -transformation mit dbt: Techniken zur Datenmodellierung mit dbt, Erstellung und Verwaltung von Transformationen, Best Practices für die Modellierung von Daten
3. Implementierung von dbt in Analytics-Workflows: Integration von dbt in bestehende Data-Pipelines, Nutzung von dbt für Datenanalysen, Erstellung von Dashboards mit dbt
4. Testen und Validieren von Datenprodukten mit dbt: Methoden zur Qualitätssicherung von Datenprodukten, Durchführung von Tests und Benutzerfeedback, Optimierung von Datenprodukten basierend auf Testergebnissen
5. Sicherheit und Compliance im Data-Product-Management: Relevante Sicherheitsstandards und -richtlinien, Datenschutz und ethische Überlegungen, Sicherheitsstrategien zur Risikominderung
6. Praxisprojekt: Entwicklung eines Datenprodukts mit dbt: Planung und Durchführung eines Projekts zur Datenproduktentwicklung, Erstellung und Präsentation eines funktionsfähigen Datenprodukts, Feedback und Evaluation des Datenprodukts
7. Zukunftstrends im Data-Product-Management: Aktuelle Entwicklungen im Bereich Data-Product-Management, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen, Innovationen in der Datenverarbeitungstechnologie