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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.

€920,00 exkl. MwSt

Individuelle Terminplanung

Die Kurse finden als dedizierte Gruppen-Sessions statt. Nach Ihrer Buchung koordinieren wir einen Termin, der zu Ihrem Team passt.

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.

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kursablauf
Looker und LookML Die Looker-Benutzeroberfläche Beispiel 1: Die Looker-IDE LookML-Projekt-Versionskontrolle Beispiel 2: Git-Workflow in Looker Wie Looker SQL schreibt
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
Neue Explores modellieren Verwenden von LookML zum Filtern von Explores Symmetrische Aggregation verstehen
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
Datenmodelle mit LookML entwickeln