Chuyển đến nội dung chính

Khóa học miễn phí

Mô hình dữ liệu trong Sigma

Cơ bản2 giờ

Python2 giờ12 video30 bài tập2,050 XP797Giấy chứng nhận thành tích

Tạo tài khoản miễn phí

Tiếp tục với Google
hoặc
Bằng việc tiếp tục, ban chấp nhận Điều khoản sử dụng, của chúng tôi Chính sách bảo mật và rằng dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được người học tại hàng nghìn công ty yêu thích

Đào tạo đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Hãy ngừng việc viết lại các phép nối và tính toán lặp đi lặp lại, và hãy khám phá các phân tích được quản lý chặt chẽ và có khả năng mở rộng bằng cách sử dụng các mô hình dữ liệu Sigma. Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về thời điểm và lý do sử dụng các mô hình dữ liệu trong Sigma, hiểu rõ khả năng đặc biệt của chúng trong việc nâng cao hiệu suất, tiêu chuẩn hóa các tính toán trên toàn tổ chức và quản lý thông tin nhạy cảm.Chúng ta sẽ tìm hiểu về các liên kết, kết hợp, mối quan hệ, chỉ số, tham số và bảo mật cấp cột để tạo ra và chia sẻ các khối xây dựng vững chắc cho phân tích.Sau khi hoàn thành khóa học này, quý vị sẽ nắm rõ thời điểm cần xây dựng mô hình dữ liệu và các tính năng cần thiết để phù hợp với trường hợp sử dụng của mình. Không còn các kết nối tạm thời và không còn sự nhầm lẫn cho người dùng.

Yêu cầu tiên quyết

Khóa học này không có yêu cầu tiên quyết

Chương trình học

Đề cương khóa học

1

Nền tảng cho insights bền vững

Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu các trường hợp sử dụng cốt lõi của mô hình dữ liệu trong Sigma. Với một mô hình dữ liệu, bạn có thể tạo nguồn dữ liệu tùy chỉnh để các tài liệu Sigma khác trong tổ chức cùng sử dụng. Điều này giúp bạn mở rộng, quản trị và duy trì insights, phân tích, và ứng dụng của nhóm.
Bắt đầu chương
2

Làm giàu bảng với metrics và relationships

Trong chương này, bạn sẽ học cách mở rộng insights vượt ra ngoài một bảng đơn lẻ bằng metrics và relationships. Bạn sẽ xây dựng ví dụ cho từng tính năng cốt lõi này của mô hình dữ liệu, rồi xem chúng hoạt động trong một workbook để tự mình cảm nhận tác động. Sau khi học xong, bạn có thể cung cấp các phép tính dùng chung cho nhóm phân tích và kiểm soát logic join tập trung ngay từ mô hình dữ liệu mà vẫn đảm bảo linh hoạt cho người dùng.
Bắt đầu chương
3

Kết hợp tất cả với parameters và bảo mật

Trong chương này, bạn sẽ học về hai tính năng nâng cao của mô hình dữ liệu (parameters và bảo mật cấp cột) trước khi triển khai mọi thứ đã học trong một ví dụ cuối cùng. Parameters cho phép bạn cấu hình các bộ lọc linh hoạt trên mô hình, còn bảo mật giúp giữ an toàn cho dữ liệu nhạy cảm. Sau đó, bằng cách kết hợp tất cả tính năng và thực hành tốt nhất đã học đến đây, bạn sẽ có cơ hội củng cố kỹ năng phân tích có khả năng mở rộng.
Bắt đầu chương

Mô hình dữ liệu trong Sigma

Hoàn
thành khóa học

Nhận Chứng nhận Hoàn thành

Đăng ký ngay

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút hàng ngày.