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コース

Sigma におけるデータモデリング

初級2 時間

同じ結合や計算の書き直しをやめて、Sigma データモデルで、適切に管理されたスケーラブルな分析へ。

Python2 時間12 本の動画30 個の演習2,050 XP713修了証明書

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コース説明

同じ結合や計算の書き直しはもうやめて、Sigmaデータモデルを使って、適切に管理されたスケーラブルな分析に踏み込みましょう。 このコースでは、Sigmaにおけるデータモデルの使いどころとその理由を学び、パフォーマンス向上、組織全体での計算の標準化、機密情報の管理に役立つ独自の機能を理解します。結合、ジョイン、リレーションシップ、メトリクス、パラメーター、列レベルのセキュリティを学び、分析のための堅実な基盤を作成して共有します。このコースの終了時には、いつデータモデルを作成すべきか、そしてユースケースに合わせるためにどの機能が必要かがわかるようになります。 もう場当たり的な結合も、ユーザーの混乱もありません。

前提条件

このコースに前提条件はありません

カリキュラム

コース概要

1

持続可能なインサイトの実現

この章では、Sigma におけるデータモデルの主要なユースケースについて学びます。データモデルを使うと、組織内の他の Sigma ドキュメントから利用できるカスタムデータソースを作成できます。これにより、チームのインサイト、分析、アプリをスケーラブルに管理・維持することが可能になります。
2

メトリクスとリレーションシップによるテーブルの強化

この章では、メトリクスとリレーションシップを活用して、単一のテーブルを超えたインサイトを広げる方法を学びます。これらのデータモデルの主要機能をそれぞれ実際に構築し、ワークブック上での動作を確認することで、その効果を直接体験できます。これらの機能を習得すると、分析チーム全体に計算を提供したり、データモデルから結合ロジックを一元管理しつつ、ユーザーには柔軟性を持たせたりすることが可能になります。
3

パラメーターとセキュリティによる総仕上げ

この章では、データモデルの高度な機能であるパラメーターと列セキュリティを学んだあと、これまでに学んだすべての内容を組み合わせた最終的な実装に取り組みます。パラメーターを使うと、モデルに柔軟なフィルターを設定できます。また、セキュリティ機能により、機密データを安全に保護できます。そして、これまでに学んだ機能と推奨される手法をすべて組み合わせることで、スケーラブルな分析に対する理解をより確かなものにしましょう。

Sigma におけるデータモデリング

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