Developing Data Models with LookML (DDMLML) - Online Training

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

Lernziele

• 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.

Zielgruppen

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.