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Curso

Modelagem de Dados no Sigma

BásicoNível de habilidade
Atualizado 02/2026
Pare de reescrever as mesmas junções e cálculos e mergulhe em análises bem governadas e escaláveis usando modelos de dados Sigma.
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SigmaReporting
2 h
12 vídeos
30 Exercícios
2,050 XP
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Descrição do curso

Pare de reescrever as mesmas junções e cálculos e mergulhe em análises bem governadas e escaláveis usando modelos de dados Sigma. Neste curso, você vai aprender quando e por que usar modelos de dados no Sigma, entendendo suas capacidades únicas para melhorar o desempenho, padronizar cálculos em toda a organização e controlar informações confidenciais.Vamos explorar uniões, junções, relações, métricas, parâmetros e segurança no nível da coluna para criar e compartilhar blocos de construção sólidos para análise.Ao final deste curso, você saberá quando criar um modelo de dados e quais recursos serão necessários para atender ao seu caso de uso. Chega de junções ad hoc e de confusão para os usuários.

Pré-requisitos

Não há pré-requisitos para esse curso
1

Supporting sustainable insights

In this chapter, you'll learn about the core use cases for data models in Sigma. Using a data model, you can create custom data sources that are available to other Sigma documents in your organization. This will enable you to scale, govern, and maintain your team's insights, analytics, and apps.
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2

Enriching tables with metrics and relationships

In this chapter, you’ll learn how to scale insights outside a single table using metrics and relationships. You'll build an example of each of these core data model features, and then see them in action in a workbook, so you can understand the impact first-hand. After learning about these features, you'll be able to provide calculations across an analytics team, and control join logic centrally from a data model while still offering flexibility to users.
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3

Bringing it all together with parameters and security

In this chapter, you'll learn about two advanced data model features (parameters and column security) before carrying on to implement everything you've learned in one final example. Parameters will give you the ability to configure flexible filters on your models, and security will help you keep sensitive data safe. Then, by combining all the features and best practices you've learned up to this point, you'll get a chance to cement your mastery of scalable analytics.
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