Cloud Digital Leader training with Google Cloud
- Durée
- Durée :2 jours
- Niveau
- Niveau :Intermédiaire
- Certification
- Certification :GOOGLE cloud digital Leader
1580€ HT
Prochaine session :
Description de la formation LookML
Qu’est‑ce que Développer des modèles de données avec LookML ?
LookML (Looker Modeling Language) est le langage de modélisation data utilisé dans Looker pour définir des modèles de données standardisés et performants qui facilitent l’accès aux informations par les utilisateurs métiers. Ce cours permet de comprendre les éléments clés de LookML et de construire des modèles adaptés aux besoins analytiques.
Pourquoi suivre une formation Développer des modèles de données avec LookML ?
Dans un environnement data moderne, structurer et rendre accessibles vos données est un enjeu majeur. Cette formation vous permet d’acquérir les compétences pour créer, maintenir et optimiser des modèles LookML afin de fournir des données fiables et prêtes à l’usage au sein de votre organisation.
Programme de la formation
Objectif opérationnel :
Savoir développer et maintenir des modèles LookML pour une instance Looker.
Objectif pédagogiques :
À l'issue de cette formation Développer des modèles de données avec LookML, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Définir les termes de base et les blocs de construction de LookML.
- Modéliser de nouvelles dimensions et mesures à l'aide de LookML.
- Utiliser des tableaux de bord pour combiner des requêtes et des visualisations clés en une vue exécutive d'une seule page.
- Modéliser des fichiers de projets LookML pour concevoir et créer des explorations personnalisées pour les utilisateurs professionnels.
- Utiliser des tables dérivées pour créer de nouvelles tables personnalisées qui n'existent pas dans la base de données sous-jacente.
- Expliquer le fonctionnement de la mise en cache et comment les développeurs peuvent utiliser les groupes de données pour gérer les politiques de mise en cache.
Introduction à Looker et LookML
Expliquer les avantages de l'utilisation de LookML pour la modélisation et l'analyse des données.Identifier les principaux composants de l'interface utilisateur de Looker.
Identifier les utilisateurs cibles et les fonctions des éléments clés de l'interface utilisateur de Looker.
Définir la terminologie de base de la plateforme Looker et de LookML.
Comprendre l'intégration de base entre Looker et Git pour le contrôle de version.
Décrire le cycle de vie du développement LookML, y compris les processus d'écriture, de validation, de fusion et de déploiement.
Reconnaître comment Looker lit, analyse et écrit du SQL.
Expliquer la relation entre SQL et le langage de modélisation LookML.Travaux pratiques :2 démos1 quiz
Modélisation des données avec LookML
Détailler les couches hiérarchiques contenues dans un projet LookML.Convertir entre les tableaux de bord définis par l'utilisateur et les tableaux de bord LookML.
Construire des dimensions et des mesures dans une exploration Looker, en définissant les types de données, les formats et les calculs appropriés.
Localiser les dimensions, les mesures et les tableaux de bord dans l'IDE de Looker.
Comprendre comment les dimensions et les mesures relient le développement dans l'IDE à l'utilisation de l'exploration.
Modéliser des dimensions complexes pour une expérience utilisateur améliorée dans Looker.
Lister les fonctionnalités et les fonctionnalités de base d'un tableau de bord LookML.Travaux pratiques :1 quiz2 démos1 lab
Modélisation des explorations pour vos utilisateurs
Créer de nouvelles explorations et de nouveaux filtres dans l'IDE de Looker.Connecter les explorations et les filtres à l'exploration des données par l'utilisateur final.
Comprendre l'agrégation symétrique pour l'analyse des données dans Looker.Travaux pratiques :1 quiz
Travailler avec les tables dérivées
Comprendre les tables dérivées, y compris les types SQL, natifs et persistants, et leurs objectifs respectifs.Identifier les cas d'utilisation appropriés pour les tables dérivées et sélectionner le type optimal en fonction des exigences spécifiques.
Expliquer comment les tables dérivées améliorent l'efficacité et l'efficience de l'analyse des données dans Looker.
Localiser les points de création des tables dérivées SQL, natives et persistantes dans l'interface utilisateur de Looker.
Décrire le processus de création de tables dérivées SQL, natives et persistantes dans Looker.
Identifier les deux paramètres clés utilisés dans les tables dérivées natives.
Identifier les paramètres optionnels pour optimiser les performances et les fonctionnalités des tables dérivées natives.
Définir la mise en cache et les groupes de données dans le contexte de Looker.
Déterminer quand implémenter la mise en cache et les groupes de données pour l'optimisation des requêtes.
Évaluer l'impact de la mise en cache et des groupes de données sur les performances globales de Looker et l'expérience utilisateur.Travaux pratiques :2 démos1 quiz1 lab
Public cible :
Cette formation s'adresse aux développeurs de données responsables de la curation et de la gestion des données au sein de leur organisation., Analystes de données souhaitant apprendre comment les développeurs de données utilisent LookML pour organiser et gérer les données dans l'instance Looker de leur organisation.
Prérequis :
Pour suivre ce cours, il faut une compréhension de base de SQL, de Git et de l'expérience utilisateur métier de Looker. Pour les apprenants n'ayant aucune expérience préalable en tant qu'explorateurs de données dans Looker, il est recommandé de suivre d'abord le cours 'Analyser et visualiser des données dans Looker'.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Date de mise à jour du programme : 08/01/2026
Dates et lieux
Période souhaitée
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