Developing Data Models with LookML 日本語版
このコースを受講すると、スケーラブルでパフォーマンスの高い LookML（Looker モデリング言語）モデルを開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に役立つ標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。
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このコースを受講すると、スケーラブルで高パフォーマンスの LookML（Looker モデリング言語）を開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に必要な、標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。Modules
Looker と LookML の概要
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Videos
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Assignment
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Assignment
- モジュール 1 理解度チェック
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- Looker と LookML
- Looker のユーザー インターフェース
- Looker IDE
- LookML プロジェクトのバージョン管理
- 例: Looker における Git のワークフロー
- Looker での SQL 生成の仕組み
LookML を使用したデータ モデリング
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ExternalTool
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Assignment
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Assignment
- モジュール 2 理解度チェック
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External Tool
- ラボ: LookML を使用してディメンションとメジャーを作成する
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Videos
- LookML プロジェクトの構造
- ディメンションのモデル化
- 例: LookML を使用したディメンションの作成
- メジャーのモデル化
- 例: LookML を使用したメジャーのモデル化
- ディメンション + メジャーのモデル化ロジック
- Coursera: Google Cloud Platform と Qwiklabs を使用する
- LookML ダッシュボード
ユーザー向けの Explore のモデル化
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Assignment
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Assignment
- モジュール 3 理解度チェック
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Videos
- 新しい Explore のモデル化
- LookML を使用した Explore のフィルタ
- 対称集計の理解
派生テーブルの操作
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ExternalTool
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Assignment
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Assignment
- モジュール 4 理解度チェック
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External Tool
- ラボ: LookML での派生テーブルの作成
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- 派生テーブルの概要
- 派生テーブルの種類
- SQL 派生テーブルの使用
- ネイティブ派生テーブルの使用
- ネイティブ派生テーブルのパラメータ
- 永続的な派生テーブルの使用
- キャッシングとデータグループ
- Looker でのデータグループの実装
コースのリソース
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Readings
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Readings
- コースのリソース
Auto Summary
Master the art of developing scalable and high-performance LookML data models with this Japanese course in Data Science & AI. Designed for professionals, it enables you to create and maintain LookML models to curate and manage data effectively within your organization’s Looker instance. Offered by Coursera, the course is available through Starter and Professional subscription plans.
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