dbt voor Data Analysts in 2026: Modellering, Testing en Sollicitatievragen
dbt (data build tool) beheersen voor data-analyse — projectstructuur, SQL-modellering, teststrategieën en veelgestelde sollicitatievragen met praktische voorbeelden.
Data Analytics
DATA
Uitgebreid Data Analytics-curriculum dat de hele datawaardeketens omvat. Van datamanipulatie met Google Sheets en SQL tot het maken van interactieve dashboards met Power BI en Looker Studio, via automatisering met ELT-tools (dbt, Zapier) en voorspellende analyse met Python (Pandas, Scikit-Learn). Leer databronnen identificeren, funnels bouwen, klantretentie analyseren en concrete acties aanbevelen vanuit je analyses.
Wat je zult leren
Datamanipulatie met Google Sheets en geavanceerde formules
Geavanceerde SQL met BigQuery: analytische queries, CTE's, window functions
Datamodellering voor marketing-, verkoop- en productteams
ELT-tools: dbt voor transformatie, Zapier voor automatisering
Webtracking met Google Tag Manager en trackingplannen
API's en webhooks voor data-extractie
Datavisualisatie met Power BI en Looker Studio (Google Data Studio)
Statistische analyse en AB-testen
Python voor analyse: Pandas, Plotly, Jupyter, Google Colab
Toegepaste Machine Learning: churn-voorspelling, klantsegmentatie met Scikit-Learn
Analysemethodologie: KPI's, verkoopfunnels, retentie, cohorten
End-to-end project: van probleemidentificatie tot geautomatiseerd dashboard
Belangrijkste onderwerpen om te beheersen
De belangrijkste concepten om deze technologie te begrijpen en je gesprekken te halen
1
Google Sheets: geavanceerde formules (VERT.ZOEKEN, INDEX/MATCH, ARRAYFORMULA), draaitabellen, automatisering
2
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING, window functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), CTE's, subqueries
3
BigQuery: partitionering, clustering, geneste queries, kostenoptimalisatie, UDF's
4
Datamodellering: sterschema's, fact- en dimensietabellen, normalisatie, denormalisatie
5
KPI's en metrics: CAC, LTV, MRR, ARR, churn rate, NPS, conversieratio, ARPU
6
Funnels en cohorten: conversieanalyse, cohortretentie, RFM-analyse
7
ELT en Data Pipeline: Extract-Load-Transform, dbt (modellen, tests, bronnen), orkestratie
8
Zapier en automatisering: triggers, acties, meerstaps-workflows, webhooks
9
Google Tag Manager: tags, triggers, variabelen, dataLayer, trackingplannen
10
Power BI: DAX, berekende maten, relaties, visualisaties, filters, drill-down
11
Looker Studio: databronnen, berekende velden, filters, parameters, blending
12
Visualisatie: het juiste diagram kiezen, datastorytelling, ontwerpprincipes (Tufte)
13
AB-testen: hypothesen, steekproefgrootte, statistische significantie, p-waarde, Student t-toets
14
Python en Pandas: DataFrame, Series, groupby, merge, pivot_table, opschoning
15
Plotly: interactieve grafieken, subplots, animaties, dashboards
16
Scikit-Learn: regressie, classificatie, clustering (K-Means), train/test-splitsing, metrics
17
Methodologie: probleemformulering, bronidentificatie, opschoning, analyse, aanbevelingen
Recente Data Analytics artikelen
Ontdek onze nieuwste artikelen en gidsen over Data Analytics
Gevorderd SQL voor Data Analyst Sollicitatiegesprekken: Subqueries, Pivots en Query-optimalisatie in 2026
Beheers gevorderd SQL voor data analyst sollicitatiegesprekken in 2026. Gecorreleerde subqueries, pivottabellen met conditionele aggregatie, EXPLAIN ANALYZE-plannen en indexeringsstrategieen op PostgreSQL 17 met praktische voorbeelden.
Pandas 3.0 in 2026: Nieuwe API's, Breaking Changes en Interviewvragen
Pandas 3.0 introduceert Copy-on-Write als standaardgedrag, een PyArrow-ondersteund string dtype en de nieuwe pd.col() expression builder. Dit artikel behandelt de belangrijkste wijzigingen, migratiepatronen en interviewvragen voor data engineers.