Name: Sigma में Data Modeling
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कोर्स विवरण

एक ही joins और calculations को बार-बार लिखना बंद करें, और Sigma data models के साथ सुव्यवस्थित, स्केलेबल analytics में गहराई से उतरें। इस पाठ्यक्रम में, आप Sigma में डेटा मॉडल्स के कब और क्यों को सीखेंगे, और समझेंगे कि वे प्रदर्शन बढ़ाने, पूरे संगठन में गणनाओं को मानकीकृत करने, और संवेदनशील जानकारी को नियंत्रित करने की अपनी अनूठी क्षमताओं के माध्यम से कैसे मदद करते हैं।हम यूनियनों, जॉइनों, संबंधों, मेट्रिक्स, पैरामीटरों, और कॉलम-स्तरीय सुरक्षा का अन्वेषण करेंगे, ताकि विश्लेषण के लिए मजबूत बिल्डिंग ब्लॉक्स बनाए और साझा किए जा सकें।इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आप जान जाएंगे कि डेटा मॉडल कब बनाना है, और अपने उपयोग-केस के लिए किन फीचर्स की आवश्यकता होगी। अब न तो तात्कालिक जॉइन्स, और न ही उपयोगकर्ता की उलझन।

पूर्वापेक्षाएँ

इस कोर्स के लिए कोई पूर्वापेक्षाएँ नहीं हैं

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

टिकाऊ insights के लिए आधार तैयार करना

इस अध्याय में, आप Sigma में data models के core use cases के बारे में सीखेंगे। Data model का उपयोग करके, आप custom data sources बना सकते हैं जो आपके संगठन के अन्य Sigma documents में उपलब्ध होते हैं। इससे आप अपनी टीम के insights, analytics, और apps को scale, govern, और maintain कर पाएँगे.

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Metrics और relationships से tables को समृद्ध करना

इस अध्याय में, आप metrics और relationships का उपयोग करके एक single table से बाहर insights को scale करना सीखेंगे। आप इन core data model फीचर्स के प्रत्येक का एक उदाहरण बनाएँगे, और फिर उन्हें एक workbook में action में देखेंगे, ताकि आप असर को सीधे समझ सकें। इन फीचर्स के बारे में सीखने के बाद, आप पूरी analytics टीम में calculations उपलब्ध करा पाएँगे, और data model से centrally join logic को control करेंगे, जबकि उपयोगकर्ताओं को लचीलापन भी देंगे.

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Parameters और security के साथ सब कुछ एक साथ लाना

इस अध्याय में, आप दो advanced data model फीचर्स (parameters और column security) के बारे में सीखेंगे, और फिर आपने जो भी सीखा है उसे एक अंतिम उदाहरण में लागू करेंगे। Parameters आपको अपने models पर flexible filters कॉन्फ़िगर करने की क्षमता देंगे, और security संवेदनशील डेटा को सुरक्षित रखने में मदद करेगी। फिर, अब तक सीखे गए सभी फीचर्स और best practices को मिलाकर, आपको scalable analytics में अपनी महारत पुख्ता करने का अवसर मिलेगा.