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Developing Data Models with LookML

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Seminarinhalte

Ziele

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Definieren Sie die grundlegenden Begriffe und Bausteine von LookML Ändern von LookML-Projekten mit Hilfe der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) von Looker und der Projektversionskontrolle Erstellen Sie Dimensionen und Kennzahlen, um Datenattribute zu sammeln, die von Geschäftsanwendern verwendet werden. Erstellen und Entwerfen von Explores, um Daten für Geschäftsanwender zugänglich zu machen Sofortige Erstellung neuer Tabellen mit abgeleiteten Tabellen Optimierung der Leistung von SQL-Abfragen mit Caching und Datengruppen in Looker

Inhalte

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Modul 1 – Einführung in Looker und LookML


Themen – LookML-Grundlagen, Looker-Entwicklungsumgebung


  • Definieren Sie Looker und die Funktionen, die es für die Kuratierung von Daten bietet
  • Definieren Sie die grundlegenden Begriffe und Bausteine von LookML
  • Diskutieren Sie, wie Sie LookML-Projekte mit Hilfe der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) von Looker ändern können.
  • 1 Demo, 1 Quiz


Modul 2 – Erstellen von Dimensionen und Maßnahmen


Themen – Abmessungen, Maße


  • Erstellen Sie Dimensionen und Kennzahlen, um Datenattribute zu sammeln, die von Geschäftsanwendern verwendet werden.
  • 2 Demos, 1 Quiz, 1 Labor


Modul 3 – Projektversionskontrolle


Themen – Git in Looker, Projektversionskontrolle


  • Besprechen Sie, wie Sie die Versionskontrolle mit Git implementieren, um Änderungen in LookML-Projekten zu verwalten und zu verfolgen.
  • Erläutern Sie, wie LookML-Änderungen aus einem Entwicklungszweig in die Produktion übertragen werden
  • 1 Quiz


Modul 4 – Modelldateien


Themen – SQL in Looker, Erkundungen, Joins, symmetrische Aggregationen, Filter


  • Erläutern, wie Looker SQL im Backend verwendet, um Benutzeranfragen in Abfrageergebnisse zu übersetzen
  • Beschreiben, wie man Explores erstellt und gestaltet, um Daten für Geschäftsanwender zugänglich zu machen
  • Identifizieren Sie Join-Parameter, die verwendet werden können, um Beziehungen zwischen Datentabellen herzustellen.
  • Erörterung der Verwendung der symmetrischen Aggregation zur Gewährleistung der Genauigkeit der aggregierten Metriken
  • Beschreiben Sie die Implementierung von Filtern zur Vorauswahl von Daten, die Geschäftsanwendern zur Verfügung gestellt werden.
  • 1 Quiz


Modul 5 – Abgeleitete Tabellen


Themen – Abgeleitete Tabellen, bewährte Verfahren


  • Definieren Sie die beiden Arten von abgeleiteten Tabellen in Looker
  • Erstellen von ephemeren und persistenten abgeleiteten Tabellen
  • Best Practices für die Erstellung abgeleiteter Tabellen auflisten
  • 2 Demos, 1 Quiz, 1 Labo


Modul 6 – Caching und Datengruppen


Themen – Caching, Datengruppen


  • Erläutern Sie, wie Looker das Caching nutzt, um die Leistung von SQL-Abfragen zu optimieren
  • Beschreiben Sie, wie Datengruppen Caching-Richtlinien in Looker verwalten
  • 1 Demo, 1 Quiz

Badge

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Vorkenntnisse

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Um das Beste aus diesem Kurs herauszuholen, sollten die Teilnehmer ein grundlegendes Verständnis von SQL, Git und der Looker-Business User Experience haben. Lernenden, die noch keine Erfahrung als Datenexplorer in Looker haben, wird empfohlen, zuerst Analyzing and Visualizing Data in Looker zu absolvieren.

Zielgruppe

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Dieser Kurs richtet sich in erster Linie an die folgenden Teilnehmer: Datenentwickler, die in ihren Unternehmen für die Datenpflege und -verwaltung verantwortlich sind. Datenanalysten, die lernen möchten, wie Datenentwickler LookML verwenden, um Daten in der Looker-Instanz ihrer Organisation zu kuratieren und zu verwalten.

Methoden

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Martin Heubeck

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