Mitglied seit 2022
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned Mai 7, 2025 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Apr 15, 2025 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned Apr 14, 2025 EDT
Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten
Earned Apr 12, 2025 EDT
Erweiterte LookML-Konzepte in Looker anwenden
Earned Apr 12, 2025 EDT
LookML in Looker verstehen
Earned Apr 11, 2025 EDT
This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
MMit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für Looker-Dashboards und ‑Berichte vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Filtern, Sortieren und Pivotieren von Daten, Zusammenführen der Ergebnisse von verschiedenen Looker-Explores sowie Verwenden von Funktionen und Operatoren zum Erstellen von Looker-Dashboards und ‑Berichten für Analyse und Visualisierung von Daten.
In diesem Kurs sammeln Sie praktische Erfahrungen mit dem Anwenden erweiterter LookML-Konzepte in Looker. Sie lernen, wie Sie Liquid verwenden, um dynamische Dimensionen und Measures zu erstellen und anzupassen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie dynamische abgeleitete SQL-Tabellen und benutzerdefinierte native abgeleitete Tabellen erstellen sowie Erweiterungen zur Modularisierung Ihres LookML-Codes nutzen.
In diesem Kurs sammeln Sie praktische Erfahrungen mit LookML in Looker. Sie lernen, wie Sie LookML-Code schreiben, um neue Dimensionen und Messwerte zu erstellen, abgeleitete Tabellen zu erstellen und sie mit Explores zu verknüpfen, Explores zu filtern und Caching-Richtlinien in LookML zu definieren.