Google Cloud Developing Data Models with LookML (DDMLML)

Ziele der Schulung

Dieser Kurs versetzt Sie in die Lage, skalierbare, leistungsfähige Looker Modeling Language (LookML)-Modelle zu entwickeln, die Ihren Geschäftsanwendern die standardisierten, sofort einsetzbaren 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.

• Definieren Sie die grundlegenden Begriffe und Bausteine von LookML.
• Modellieren Sie neue Dimensionen und Maße mit LookML.
• Verwenden Sie Dashboards, um wichtige Abfragen und Visualisierungen in einer einseitigen Übersicht zusammenzufassen.
• Modelldateien von LookML-Projekten zum Entwerfen und Erstellen benutzerdefinierter Explores für Geschäftsanwender.
• Verwenden Sie abgeleitete Tabellen, um neue benutzerdefinierte Tabellen zu erstellen, die in der zugrunde liegenden Datenbank nicht vorhanden sind.
• Erläutern Sie, wie Caching funktioniert und wie Entwickler Datagroups zur Verwaltung von Caching-Richtlinien verwenden können.

Zielgruppe Seminar

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.

Voraussetzungen

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.

Seminarinhalt

Modul 1 - Einführung in Looker und LookML

Themen

• Looker und LookML
• Die Looker-Benutzeroberfläche
• Beispiel 1: Die Looker IDE
• Versionskontrolle für LookML-Projekte
• Beispiel 2: Git-Arbeitsablauf in Looker
• Wie Looker SQL schreibt

Zielsetzungen

• die Vorteile der Verwendung von LookML für die Datenmodellierung und -analyse darzulegen.
• Identifizieren Sie die Hauptkomponenten der Looker-Benutzeroberfläche.
• Identifizieren Sie die Zielbenutzer und Funktionen der wichtigsten Looker UI-Elemente.
• Definition der Kernterminologie der Looker-Plattform und der LookML.
• die grundlegende Integration zwischen Looker und Git für die Versionskontrolle zu verstehen.
• Beschreibung des Lebenszyklus der LookML-Entwicklung, einschließlich der Prozesse für die Erstellung, Validierung, Zusammenführung und Bereitstellung.
• Erkennen, wie Looker SQL liest, parst und schreibt.
• Erklären Sie die Beziehung zwischen SQL und der Modellierungssprache LookML.

Aktivitäten

• 2 Demos
• 1 Quiz

Modul 2 - Datenmodellierung mit LookML

Themen

• Anatomie eines LookML-Projekts
• Modellierung von Dimensionen
• Beispiel 3: Erstellen von Bemaßungen mit LookML
• Modellierungsmaßnahmen
• Beispiel 4: Modellierung von Maßnahmen mit LookML
• Logik der Dimensionen- und Maßnahmenmodellierung
• LookML-Dashboards
• Übung 1: Dimensionen und Kennzahlen mit LookML erstellen

Zielsetzungen

• Detaillierte Darstellung der in einem LookML-Projekt enthaltenen hierarchischen Ebenen.
• Konvertieren Sie zwischen benutzerdefinierten und LookML-Dashboards.
• Dimensionen und Kennzahlen in einem Looker Explore zu konstruieren und dabei geeignete Datentypen, Formate und Berechnungen zu definieren.
• Suchen Sie Dimensionen, Kennzahlen und Dashboards in der Looker IDE.
• Verstehen, wie Dimensionen und Maßnahmen die IDE-Entwicklung mit der Nutzung von Explore verbinden.
• Modellieren Sie komplexe Dimensionen für eine verbesserte Benutzerfreundlichkeit in Looker.
• Nennen Sie die Merkmale und grundlegenden Funktionen eines LookML-Dashboards.
• Konvertieren Sie zwischen benutzerdefinierten und LookML-Dashboards.

Aktivitäten

• 1 Quiz
• 2 Demos
• 1 Labor

Modul 3 - Modellierung von Erkundungen für Ihre Benutzer

Themen

• Modellierung neuer Erkundungen
• LookML zum Filtern von Erkundungen verwenden
• Verständnis der symmetrischen Aggregation

Zielsetzungen

• Erstellen Sie neue Erkundungen und Filter in der Looker IDE.
• Verbinden Sie Explores und Filter mit der Datenexploration durch den Endbenutzer.
• Verstehen der symmetrischen Aggregation für die Datenanalyse in Looker.

Aktivitäten

• 1 Quiz

Modul 4 - Arbeiten mit abgeleiteten Tabellen

Themen

• Abgeleitete Tabellen einführen
• Arten von abgeleiteten Tabellen
• Beispiel 5: Verwendung von abgeleiteten SQL-Tabellen
• Beispiel 6: Verwendung nativer abgeleiteter Tabellen
• Native abgeleitete Tabellenparameter
• Verwendung persistenter abgeleiteter Tabellen
• Caching und Datengruppen
• Implementierung von Datengruppen in Looker
• Übung 2: Abgeleitete Tabellen mit LookML erstellen

Zielsetzungen

• Abgeleitete Tabellen, einschließlich SQL-, nativer und persistenter Typen, und ihren jeweiligen Zweck zu verstehen.
• Identifizieren Sie geeignete Anwendungsfälle für abgeleitete Tabellen und wählen Sie den optimalen Typ auf der Grundlage der spezifischen Anforderungen aus.
• Erklären Sie, wie abgeleitete Tabellen die Effizienz und Effektivität der Datenanalyse in Looker verbessern.
• Suchen Sie die Erstellungspunkte für SQL, native und persistente abgeleitete Tabellen innerhalb der Looker-Benutzeroberfläche.
• Beschreiben Sie den Prozess der Erstellung von SQL, nativen und persistenten abgeleiteten Tabellen in Looker.
• Nennen Sie die beiden Schlüsselparameter, die in nativen abgeleiteten Tabellen verwendet werden.
• Identifizieren Sie optionale Parameter zur Optimierung der Leistung und Funktionalität abgeleiteter nativer Tabellen.
• Definieren Sie Caching und Datengruppen im Kontext von Looker.
• Festlegen, wann Caching und Datengruppen zur Abfrageoptimierung eingesetzt werden sollen.
• Evaluieren Sie die Auswirkungen von Caching und Datengruppen auf die Gesamtleistung von Looker und die Benutzerfreundlichkeit.

Aktivitäten

• 2 Demos
• 1 Quiz
• 1 Labor

Hinweise

Partner

Dieses Seminar bieten wir in Kooperation mit unserem Google Cloud Learning Partner Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH an.

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

Übersicht: Google Cloud Schulungen Portfolio

Mehr zu den Vorteilen von Badges