Datenmodelle mit LookML entwickeln
Dieser Kurs befähigt Sie, skalierbare, performante Looker Modeling Language (LookML)-Modelle zu entwickeln, die Ihren Unternehmensbenutzern die standardisierten, sofort nutzbaren Daten zur Verfügung stellen, die sie zur Beantwortung ihrer Fragen benötigen. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, LookML-Modelle zu erstellen und zu pflegen, um Daten in der Looker-Instanz Ihres Unternehmens zu kuratieren und zu verwalten.
- Dauer: 1 Tag
- Sprachen: Englisch, Deutsch
- Niveau: Fortgeschritten
- Gruppengröße: Bis zu 16
Das lernen Sie
- Definieren Sie LookML-Grundbegriffe und Bausteine.
- Modellieren Sie neue Dimensionen und Kennzahlen mit LookML.
- Verwenden Sie Dashboards, um wichtige Abfragen und Visualisierungen in einer einseitigen Executive-Ansicht zu kombinieren.
- Modellieren Sie Dateien von LookML-Projekten, um benutzerdefinierte Explores für Geschäftsbenutzer zu entwerfen und zu erstellen.
- Verwenden Sie abgeleitete Tabellen, um neue benutzerdefinierte Tabellen zu erstellen, die in der zugrunde liegenden Datenbank nicht vorhanden sind.
- Erklären Sie, wie Caching funktioniert und wie Entwickler Datagroups verwenden können, um Caching-Richtlinien zu verwalten.
Voraussetzungen
- Um den größtmöglichen Nutzen aus diesem Kurs zu ziehen, sollten die Teilnehmer über ein grundlegendes Verständnis von SQL, Git und der Looker Business User Experience verfügen. Lernenden ohne vorherige Erfahrung als Daten-Explorer in Looker wird empfohlen, zuerst den Kurs „Analysieren und Visualisieren von Daten in Looker“ zu absolvieren.
Kursinhalt
Einführung in Looker und LookML
- Looker und LookML
- Die Looker-Benutzeroberfläche
- Beispiel 1: Die Looker-IDE
- LookML-Projekt-Versionskontrolle
- Beispiel 2: Git-Workflow in Looker
- Wie Looker SQL schreibt
Datenmodellierung mit LookML
- Anatomie eines LookML-Projekts
- Dimensionen modellieren
- Beispiel 3: Erstellen von Dimensionen mit LookML
- Messwerte modellieren
- Beispiel 4: Modellieren von Messwerten mit LookML
- Logik zur Dimensionen- und Messwerte-Modellierung
- LookML-Dashboards
- Labor 1: Erstellen von Dimensionen und Messwerten mit LookML
Modellierung von Explores für Ihre Nutzer
- Neue Explores modellieren
- Verwenden von LookML zum Filtern von Explores
- Symmetrische Aggregation verstehen
Arbeiten mit abgeleiteten Tabellen
- Einführung in abgeleitete Tabellen
- Arten von abgeleiteten Tabellen
- Beispiel 5: Verwenden von SQL-abgeleiteten Tabellen
- Beispiel 6: Verwenden von nativen abgeleiteten Tabellen
- Parameter für native abgeleitete Tabellen
- Verwenden von persistenten abgeleiteten Tabellen
- Caching und Datengruppen
- Implementieren von Datengruppen in Looker
- Labor 2: Erstellen von abgeleiteten Tabellen mit LookML
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