Cloud-basierte Datenarbeit gehört zu den zentralen Arbeitsfeldern moderner Analytics- und Engineering-Teams. Mit der Google Cloud Platform und dbt stehen dafür Werkzeuge bereit, die Speicherung, Transformation und Modellierung in einem zusammenhängenden Umfeld verbinden. Der Inhalt führt Schritt für Schritt in diese Umgebung ein.

!Kursinhalt

!1. Aufbau und Dienste der GCP
*Projekte, IAM und Ressourcenstruktur
*BigQuery als zentrales Analyse-Warehouse
*Cloud Storage und Datenzugriff

!2. Transformationen mit dbt
*Projektaufbau und Verzeichnisstruktur
*Models, Sources und Seeds
*Tests und Dokumentation

!3. Arbeiten mit BigQuery
*Laden und Abfragen großer Datenmengen
*Partitionierung und Clustering
*Kostenbewusste Abfragen

!4. Zusammenspiel von dbt und GCP
*Deployment von Transformationen
*Versionierung über Git
*Abnahme transformierter Datenmodelle

!Berufliche Relevanz

*Arbeiten mit Cloud-Warehouses im Data-Team
*Strukturierte Weiterentwicklung von Datenmodellen
*Grundlage für moderne Analytics-Stacks