After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis kursu
Przestań przepisywać te same złączenia i obliczenia i zanurz się w dobrze zarządzanej, skalowalnej analityce dzięki modelom danych Sigma. W tym kursie nauczysz się, kiedy i dlaczego warto stosować modele danych w Sigma, poznając ich unikalne możliwości zwiększania wydajności, standaryzowania obliczeń w całej organizacji oraz zarządzania wrażliwymi informacjami.Poznamy unie, złączenia, relacje, metryki, parametry i zabezpieczenia na poziomie kolumn, aby tworzyć i udostępniać solidne podstawy do analizy.Pod koniec tego kursu będziesz wiedzieć, kiedy stworzyć model danych i jakie funkcje będą Ci potrzebne, aby dopasować go do swojego przypadku użycia. Koniec z doraźnymi łączeniami i koniec z dezorientacją użytkowników.
Wymagania wstępne
Ten kurs nie ma wymagań wstępnych
Program kursu
Plan kursu
1
Wspieranie trwałych analiz
W tym rozdziale poznasz główne przypadki użycia modeli danych w Sigma. Korzystając z modelu danych, możesz tworzyć niestandardowe źródła danych dostępne dla innych dokumentów Sigma w twojej organizacji. Dzięki temu będziesz w stanie skalować, zarządzać i utrzymywać analizy, raporty i aplikacje twojego zespołu.
- Czym jest model danych?50 XP
- Modele danych a skoroszyty50 XP
- Centralizacja aktualizacji KPI50 XP
- Złączenia i sumy w modelu danych50 XP
- Łączenie dwóch tabel za pomocą sumy zbiorów100 XP
- Tworzenie tabeli bazowej modelu danych50 XP
- Połącz dwie tabele złączeniem100 XP
- Publikowanie modelu danych i korzystanie z niego50 XP
- Korzystanie z modelu danych w skoroszycie100 XP
2
Wzbogacanie tabel za pomocą metryk i relacji
W tym rozdziale nauczysz się, jak rozszerzać analizy poza pojedynczą tabelę za pomocą metryk i relacji. Zbudujesz przykład każdej z tych kluczowych funkcji modelu danych, a następnie zobaczysz je w działaniu w skoroszycie – dzięki temu na własnej skórze poczujesz ich wpływ. Po opanowaniu tych funkcji będziesz udostępniać obliczenia całemu zespołowi analitycznemu i centralnie zarządzać logiką złączeń z poziomu modelu danych, zachowując przy tym elastyczność dla użytkowników.
3
Całość w praktyce – parametry i zabezpieczenia
W tym rozdziale poznasz dwie zaawansowane funkcje modeli danych – parametry i zabezpieczenia kolumn – a następnie wdrożysz wszystko, czego się nauczysz, w jednym końcowym przykładzie. Parametry pozwolą ci konfigurować elastyczne filtry modeli, a zabezpieczenia pomogą chronić wrażliwe dane. Łącząc wszystkie poznane funkcje i najlepsze praktyki, utrwalisz swoją znajomość skalowalnej analityki.
Modelowanie danych w Sigma
Kurs
ukończony
