# Dennis Hendricks

> Persönliche Website von Dennis Hendricks – Analytics Engineer mit Fokus auf Data Engineering, SQL und Python.

Dennis Hendricks ist Analytics Engineer mit über einem Jahrzehnt Erfahrung an der Schnittstelle zwischen Daten, Technologie und digitaler Strategie. Dieser Blog richtet sich an Entwickler und Datenanalysten, die konkrete Lösungen für alltägliche Probleme suchen.

## Artikel

- [Naming Conventions in Datenprojekten: Klein, aber teuer](https://www.d-hendricks.com/artikel/naming-conventions-datenprojekte): Schlechte Namen in Datenprojekten kosten Stunden und machen Onboarding zur Qual. Ein paar einfache Conventions ändern das.
- [Schema-Drift: Was passiert, wenn sich Quelldaten still und heimlich ändern](https://www.d-hendricks.com/artikel/schema-drift): Quelldaten ändern sich - ohne Ankündigung, ohne Warnung. Schema-Drift ist eines der häufigsten und heimtückischsten Probleme in Datenpipelines. Dieser Artikel erklärt, wie es entsteht und wie du dich dagegen wappnest.
- [Idempotente Pipelines: Warum jede Datenpipeline beliebig oft laufen können muss](https://www.d-hendricks.com/artikel/idempotente-pipelines): Eine Datenpipeline, die man nicht einfach nochmal starten kann, ist eine tickende Zeitbombe. Dieser Artikel erklärt, was Idempotenz bedeutet, warum sie so wichtig ist - und wie du sie praktisch umsetzt.
- [Dateien umbenennen in Git, ohne die Historie zu begraben](https://www.d-hendricks.com/artikel/git-mv): Wer Dateien in Git einfach mit mv umbenennt, verliert die komplette Commit-Historie. Dieser Artikel erklärt, wie git mv und git log --follow das Problem lösen.
- [LATERAL JOIN in PostgreSQL erklärt](https://www.d-hendricks.com/artikel/lateral-join-postgres): LATERAL JOIN in PostgreSQL löst elegante das Top-N-pro-Gruppe-Problem und erlaubt korrelierte Subqueries im FROM-Clause. Eine praxisnahe Erklärung mit Beispielen.
- [Python dataclasses: Schluss mit dem Dict-Chaos](https://www.d-hendricks.com/artikel/python-dataclasses): Python dataclasses machen Schluss mit unlesbaren Dicts und endlosem __init__-Boilerplate. So nutzt du @dataclass richtig – mit konkreten Beispielen.
- [Python __slots__: Weniger RAM, gleicher Code](https://www.d-hendricks.com/artikel/python-slots): Python __slots__ reduziert den Speicherverbrauch von Klassen deutlich, ohne den restlichen Code zu ändern. Wann und wie du es einsetzt – mit konkreten Benchmarks.

## Über den Autor

- [Über Dennis Hendricks](https://www.d-hendricks.com/ueber-dennis-hendricks): Analytics Engineer bei transcide – Hintergrund, Werdegang und Projekte.
- [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/dennishendricks/): Dennis Hendricks auf LinkedIn
- [GitHub](https://github.com/dennishendricks): Öffentliche Projekte und Code
- [transcide](https://www.transcide.de/): Arbeitgeber und Beratungsunternehmen aus Oldenburg