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Looker

Durée : 1 jour (6 heures)

Module 1 : Introduction à Looker Studio

Objectifs :

  • Comprendre l’écosystème Looker et son utilité dans la Business Intelligence.

  • Découvrir l’interface et les fonctionnalités clés.

Contenu :

  1. Présentation de Looker (Google Looker Studio)

    • Historique et intégration avec Google Cloud.

    • Différences entre Looker Studio, LookML et autres outils BI.

  2. Navigation dans l’interface

    • Tableau de bord, explorateur de données, modèles (LookML).

    • Connexion aux sources de données (BigQuery, SQL, Sheets, etc.).

Module 2 : Préparation des Données avec LookML

Objectifs :

  • Maîtriser les bases du langage LookML pour modéliser les données.

  • Créer des dimensions, mesures et agrégations.

Contenu :

  1. Fondamentaux du LookML

    • Syntaxe de base (views, models, explores).

    • Définition de dimensions et mesures.

  2. Transformation des données

    • Jointures entre tables.

    • Calculs personnalisés (SQL et fonctions Looker).

Module 3 : Création de Tableaux de Bord Interactifs

Objectifs :

  • Concevoir des visualisations efficaces.

  • Paramétrer des filtres et interactions utilisateur.

Contenu :

  1. Visualisation des données

    • Graphiques (barres, lignes, camemberts, cartes).

    • Mise en forme conditionnelle.

  2. Personnalisation avancée

    • Paramètres dynamiques (dropdowns, sélecteurs de date).

    • Partage et export (PDF, Excel, intégration web).

Module 4 : Collaboration et Gestion des Accès

Objectifs :

  • Configurer les permissions et rôles utilisateurs.

  • Optimiser la collaboration entre équipes.

Contenu :

  1. Gestion des utilisateurs

    • Rôles (Admin, Developer, User).

    • Partage sécurisé des dashboards.

  2. Versioning et déploiement

    • Git intégré pour le développement collaboratif.

    • Bonnes pratiques pour les mises en production.

Module 5 : Optimisation et Bonnes Pratiques

Objectifs :

  • Améliorer les performances des requêtes.

  • Adopter les meilleures pratiques en modélisation.

Contenu :

  1. Optimisation des requêtes

    • Utilisation des extensions persistantes (PDT).

    • Analyse des logs SQL pour le débogage.

  2. Cas pratiques et retours d’expérience

    • Exemples concrets d’implémentation.

    • Erreurs courantes et correctifs.

 

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