GCP200LOOKML

Développer des modèles de données avec LookML

Ce cours vous permet de développer des modèles Looker Modeling Language (LookML) évolutifs et performants qui fournissent à vos utilisateurs professionnels les données standardisées et prêtes à l'emploi dont ils ont besoin pour répondre à leurs questions. À l'issue de ce cours, vous serez en mesure de commencer à créer et à maintenir des modèles LookML pour organiser et gérer les données dans l'instance Looker de votre organisation.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Intermédiaire⏱️ 1 jour (7h)

Ce que vous allez apprendre

  • Définir les termes de base et les blocs de construction de LookML.
  • Modéliser de nouvelles dimensions et mesures à l'aide de LookML.
  • Utiliser des tableaux de bord pour combiner des requêtes et des visualisations clés en une vue exécutive d'une seule page.
  • Modéliser des fichiers de projets LookML pour concevoir et créer des explorations personnalisées pour les utilisateurs professionnels.
  • Utiliser des tables dérivées pour créer de nouvelles tables personnalisées qui n'existent pas dans la base de données sous-jacente.
  • Expliquer le fonctionnement de la mise en cache et comment les développeurs peuvent utiliser les groupes de données pour gérer les politiques de mise en cache.

Prérequis

  • Pour tirer le meilleur parti de ce cours, les participants doivent avoir une compréhension de base de SQL, de Git et de l'expérience utilisateur métier de Looker. Pour les apprenants n'ayant aucune expérience préalable en tant qu'explorateurs de données dans Looker, il est recommandé de suivre d'abord le cours 'Analyser et visualiser des données dans Looker'.

Public cible

  • Développeurs de données responsables de la curation et de la gestion des données au sein de leur organisation., Analystes de données souhaitant apprendre comment les développeurs de données utilisent LookML pour organiser et gérer les données dans l'instance Looker de leur organisation.

Programme de la Formation

4 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs

  • Expliquer les avantages de l'utilisation de LookML pour la modélisation et l'analyse des données.
  • Identifier les principaux composants de l'interface utilisateur de Looker.
  • Identifier les utilisateurs cibles et les fonctions des éléments clés de l'interface utilisateur de Looker.
  • Définir la terminologie de base de la plateforme Looker et de LookML.
  • Comprendre l'intégration de base entre Looker et Git pour le contrôle de version.
  • Décrire le cycle de vie du développement LookML, y compris les processus d'écriture, de validation, de fusion et de déploiement.
  • Reconnaître comment Looker lit, analyse et écrit du SQL.
  • Expliquer la relation entre SQL et le langage de modélisation LookML.

Sujets abordés

  • Looker et LookML
  • L'interface utilisateur de Looker
  • Exemple 1 : L'IDE de Looker
  • Contrôle de version des projets LookML
  • Exemple 2 : Flux de travail Git dans Looker
  • Comment Looker écrit du SQL

Activités

2 démos

1 quiz

Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports théoriques (Slides)Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • Démonstration technique (Démos)Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
  • Laboratoires dirigés (Labs)Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
  • Quiz / QCMTest rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
  • Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.

Prochaines sessions

28 janvier 2026
Distanciel • Français
S'inscrire
30 avril 2026
Distanciel • Français
S'inscrire
30 juillet 2026
Distanciel • Français
S'inscrire
30 octobre 2026
Distanciel • Français
S'inscrire

700€ HT

par apprenant