CURSO DEVELOPING DATA MODELS WITH LOOKML (DDMLML)
Este curso Developing Data Models With Lookml (DDMLML) le permite desarrollar modelos LookML (Looker Modeling Language) escalables y de alto rendimiento que brindan a sus usuarios comerciales los datos estandarizados y listos para usar que necesitan para responder a sus preguntas. Al completar este curso, podrá comenzar a crear y mantener modelos de LookML para seleccionar y administrar datos en la instancia de Looker de su organización.
Duración:
1 día
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
Preparación para la certificación
• Examen GCP-LDMCP
• Certificación Lograda: Looker Data Modeling Certified Professional
Beneficios
Diploma Oficial Google Cloud Platform
Manual Digital Google Cloud Platform
Laboratorios Oficiales Google Cloud Platform
Garantía ExecuTrain
Curso dirigido a:
Este curso está destinado a:
- Desarrolladores de datos que son responsables de la conservación y gestión de datos dentro de sus organizaciones.
- Analistas de datos interesados en aprender cómo los desarrolladores de datos usan LookML para seleccionar y administrar datos en la instancia de Looker de su organización.
Requisitos previos:
Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben tener un conocimiento básico de SQL, Git y la experiencia del usuario empresarial Looker. Para los estudiantes sin experiencia previa como exploradores de datos en Looker, se recomienda completar primero Analizar y visualizar datos en Looker.
C E R T I F I C A C I Ó N
Looker Data Modeling Certified Professional
¿Qué es Looker Data Modeling Certified Professional?
Looker es una plataforma de BI y análisis de datos que permite a las organizaciones explorar, analizar y compartir información en tiempo real. Looker utiliza su propio lenguaje de modelado llamado LookML (Looker Modeling Language) para definir cómo se estructuran y relacionan los datos dentro de una organización.
Obtener esta certificación puede ser un paso importante para cualquier profesional de datos que quiera especializarse en el uso de Looker para la modelación de datos y el análisis empresarial.
¿Qué se evalua para obtener esta certificación?
-
Modelado de Datos con LookML:
- Crear y mantener modelos de datos utilizando LookML.
- Definir dimensiones, medidas y tablas derivadas.
- Implementar relaciones entre diferentes conjuntos de datos.
-
Optimización del Rendimiento:
- Diseñar modelos de datos que optimicen el rendimiento de las consultas.
- Implementar técnicas de optimización de consultas y uso eficiente de los recursos de la base de datos.
-
Mejores Prácticas de Modelado:
- Aplicar las mejores prácticas en el modelado de datos para asegurar precisión, consistencia y escalabilidad.
- Gestionar y organizar proyectos de Looker de manera efectiva.
-
Gestión de Acceso y Seguridad:
- Configurar permisos y gestionar el acceso a datos sensibles.
- Implementar prácticas de seguridad en el modelado de datos.
¿QUÉ APRENDERAS?
El curso “Developing Data Models with LookML (DDMLML)” está diseñado para enseñar a los profesionales cómo crear y optimizar modelos de datos utilizando LookML, el lenguaje de modelado de Looker
Introducción a LookML:
- Fundamentos de Looker y LookML.
- Comprender la arquitectura y los componentes de Looker.
Conceptos Básicos de Modelado de Datos:
- Definición de dimensiones y medidas.
- Creación de vistas y exploraciones básicas.
Relaciones y Uniones:
- Establecer relaciones entre diferentes conjuntos de datos.
- Utilización de joins para combinar datos de múltiples tablas.
Tablas Derivadas y Subconsultas:
- Creación de tablas derivadas para optimizar consultas.
- Implementación de subconsultas en LookML.
Filtros y Parámetros:
- Uso de filtros para refinar conjuntos de datos.
- Definición y uso de parámetros en LookML.
Optimización del Rendimiento:
- Mejores prácticas para optimizar el rendimiento de los modelos de datos.
- Técnicas para mejorar la eficiencia de las consultas.
Gestión de Proyectos en Looker:
- Organización y gestión de proyectos LookML.
- Control de versiones y colaboración en proyectos de datos.
Seguridad y Control de Acceso:
- Configuración de permisos y roles de usuario.
- Implementación de prácticas de seguridad en el modelado de datos
Funciones Avanzadas de LookML:
- Uso de funciones avanzadas y cálculos complejos en LookML.
- Implementación de casos de uso avanzados con LookML.
Integración y Automatización:
- Integración de Looker con otras herramientas y plataformas de datos.
- Automatización de procesos y flujos de trabajo utilizando LookML.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
Módulos
Módulo 1: Introducción a Looker y LookML
- Definir Looker y la funcionalidad que proporciona para la curación de datos.
- Definir términos básicos y componentes de LookML.
- Utilizar el entorno de desarrollo integrado de Looker (IDE) para modificar proyectos LookML.
- 1 demostración, 1 cuestionario.
Módulo 2: Creación de Dimensiones y Medidas
- Crear dimensiones y medidas para curar atributos de datos utilizados por los usuarios de negocio.
- 2 demostraciones, 1 laboratorio.
Módulo 3: Control de Versiones del Proyecto
- Implementar control de versiones con Git para gestionar y rastrear cambios en los proyectos LookML.
Módulo 4: Archivos de Modelo
- Explicar cómo Looker utiliza SQL en el backend para traducir solicitudes de usuario a resultados de consultas.
- Crear y diseñar Explores para hacer los datos accesibles a los usuarios de negocio.
- Utilizar joins para establecer relaciones entre tablas de datos.
- Aprovechar la agregación simétrica para asegurar la precisión de las métricas agregadas.
- Implementar filtros para preseleccionar datos proporcionados a los usuarios finales.
- 1 cuestionario.
Módulo 5: Tablas Derivadas
- Definir los dos tipos de tablas derivadas en Looker.
- Crear tablas derivadas efímeras y persistentes.
- Enumerar las mejores prácticas para crear tablas derivadas.
- 2 demostraciones, 1 laboratorio.
Módulo 6: Caché y Grupos de Datos
- Explicar cómo Looker utiliza el caché para acelerar las consultas SQL.
- Utilizar grupos de datos para gestionar políticas de caché en Looker.
- 1 demostración.
T e s t i m o n i o s
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¿Por qué aprender Developing Data Models with LookML ?
Aprender “Developing Data Models with LookML” tiene múltiples beneficios, especialmente para profesionales que desean maximizar el potencial de sus datos utilizando la plataforma Looker.
1. Mejora de Habilidades en Modelado de Datos
- Comprensión Profunda de LookML: LookML es el lenguaje de modelado específico de Looker. Aprender LookML te permite definir de manera precisa y eficiente cómo se estructuran y presentan los datos.
- Modelado Eficiente: Desarrollar habilidades para crear modelos de datos optimizados que mejoren el rendimiento de las consultas y la precisión de los análisis.
2. Optimización del Rendimiento y la Productividad
- Consultas Rápidas y Eficientes: Aprende a implementar prácticas de optimización que aceleran las consultas SQL, reduciendo el tiempo de espera y mejorando la experiencia del usuario.
- Curación de Datos: Capacidad para definir dimensiones y medidas que faciliten a los usuarios de negocio acceder y utilizar los datos de manera efectiva.
3. Mejores Prácticas y Control de Calidad
- Control de Versiones: Implementar control de versiones con Git para gestionar cambios en los proyectos LookML, asegurando que todas las modificaciones sean rastreables y reversibles.
- Mejores Prácticas en Tablas Derivadas: Crear y gestionar tablas derivadas de manera óptima, siguiendo las mejores prácticas para asegurar la calidad y eficiencia de los datos.
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