Este curso te capacita para desarrollar modelos escalables y eficientes en LookML (Looker Modeling Language) que proporcionen a tus usuarios comerciales datos estandarizados y listos para usar, necesarios para responder sus preguntas. Al completar este curso, podrás comenzar a construir y mantener modelos en LookML para curar y gestionar datos en la instancia de Looker de tu organización.
Objectivos
Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:
- Definir términos básicos y bloques de construcción de LookML.
- Modificar proyectos de LookML utilizando el entorno de desarrollo integrado (IDE) de Looker y control de versión del proyecto.
- Crear dimensiones y medidas para curar atributos de datos utilizados por usuarios de negocio.
- Crear y diseñar Explores para hacer datos accesibles a usuarios de negocio.
- Crear nuevas tablas instantáneamente utilizando tablas derivadas.
- Optimizar el rendimiento de consultas SQL utilizando almacenamiento en caché y datagroups en Looker.
Público
Esta clase está dirigida a la siguiente audiencia:
- Desarrolladores de datos responsables de la curación y gestión de datos dentro de sus organizaciones.
- Analistas de datos interesados en aprender cómo los desarrolladores de datos utilizan LookML para curar y gestionar datos en la instancia de Looker de su organización.
Prerrequisitos
Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben cumplir con los siguientes criterios:
- Comprensión básica de SQL, Git y la experiencia del usuario comercial en Looker.
- Para los estudiantes sin experiencia previa como exploradores de datos en Looker, se recomienda primero completar el curso Analyzing and Visualizing Data in Looker.
Duración
1 día
Inversión
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Si está interesado en una clase cerrada para su empresa, contáctenos.
Resumen del curso
- Define Looker and the functionality it provides for curating data
- Define LookML basic terms and building blocks
- Discuss how to modify LookML projects using the Looker Integrated Development Environment (IDE)
- Create dimensions and measures to curate data attributes used by business users.
- Discuss how to implement version control with Git to manage and track changes in LookML projects
- Explain how to send LookML changes from a development branch to production
- Explain how Looker utilizes SQL on the back end to translate user requests to query results
- Describe how to create and design Explores to make data accessible to business users
- Identify join parameters that can be used to establish relationships between data tables
- Discuss the use of symmetric aggregation to ensure the accuracy of aggregated metrics
- Describe how to implement filters to preselect data provided to business users
- Define the two types of derived tables in Looker
- Create ephemeral and persistent derived tables
- List best practices for creating derived tables
- Explain how Looker uses caching to optimize SQL query performance
- Describe how datagroups manage caching policies in Looker