Visão Geral

Este Curso Data Modeling for Qlik Sense, visa validar as habilidades e o conhecimento de um indivíduo no design e manutenção de modelos de dados eficientes e escalonáveis ​​no Qlik Sense. Este Curso Data Modeling for Qlik Sense, envolve tarefas como a criação de modelos de dados eficientes, garantia de conexões robustas, integração com outras fontes de dados e gerenciamento e otimização de cargas de dados. O Qlik Sense é aproveitado pelas indústrias pela sua capacidade de simplificar dados complexos, permitindo que as organizações tomem decisões baseadas em dados. Os modelos de dados são usados ​​para extrair insights de dados brutos, o que pode ajudar as indústrias a identificar tendências, fazer previsões, melhorar a eficiência operacional e obter vantagem competitiva.

Curso Data Modeling for Qlik Sense é um curso desenvolvido para equipar os alunos com conhecimentos e habilidades como conceitos básicos de modelagem de dados, desafios de modelagem de dados e arquitetura de dados do Qlik Sense. O Curso Data Modeling for Qlik Sense, também cobre assuntos fundamentais como carregamento de dados, transformação de dados, resolução de problemas de modelagem de dados e otimização de modelos de dados. Como uma ferramenta de relatórios em tempo real, o Qlik Sense requer modelos de dados eficientes para executar consultas e operações complexas sem problemas, tornando este curso uma parte essencial do treinamento de certificação do Qlik Sense.

Modelagem de dados para habilidades medidas do Qlik Sense

Depois de concluir o Curso Data Modeling for Qlik Sense, os participantes pode adquirir habilidades analíticas e ganhar experiência em técnicas de visualização de dados. Eles se tornam proficientes no uso da modelagem de dados do Qlik Sense e na transformação de dados brutos em um formato valioso. Eles entenderão como criar relatórios visuais usando o Qlik Sense. Outras habilidades incluem habilidades aprimoradas de resolução de problemas, pensamento analítico avançado e experiência em indexação associativa de dados. Além disso, eles podem dominar a narrativa e os relatórios de dados e aprender a gerenciar fluxos de dados.

Por que você deve aprender modelagem de dados para Qlik Sense?

Aprender Modelagem de Dados para Qlik Sense aprimora as habilidades estatísticas, fornecendo uma base sólida na manipulação e visualização de dados. Este curso beneficia os usuários, melhorando suas habilidades de integração, transformação e interpretação de dados, levando a uma melhor tomada de decisões. Também abre várias oportunidades de carreira na área de análise de dados.

Objetivo

Curso Data Modeling for Qlik Sense

Os principais objetivos de aprendizagem de um curso de Modelagem de Dados para Qlik Sense são equipar os alunos com as habilidades necessárias para compreender e aplicar técnicas de modelagem de dados para melhorar a eficiência e eficácia da análise de dados. Os alunos aprenderão como estruturar e gerenciar dados usando ferramentas Qlik Sense. Eles ganharão conhecimento sobre carregamento de dados, transformação e associação de dados. Além disso, serão treinados para lidar com cenários complexos que envolvem fontes de dados tradicionais e não convencionais. Por último, eles também aprenderão como solucionar problemas e desafios comuns de modelagem de dados.

Publico Alvo

• Analistas de negócios que desejam melhorar suas habilidades de análise de dados
• Profissionais de dados que desejam entender os recursos de modelagem de dados do Qlik Sense
• Profissionais de TI que desejam usar o Qlik Sense para visualização de dados
• Funcionários que trabalham com dados e desejam criar insights de negócios mais inteligentes
• Qualquer pessoa interessada em aprender sobre modelagem e visualização de dados.

Pre-Requisitos

• Compreensão básica do Qlik Sense
• Conhecimento de SQL e bancos de dados relacionais
• Conceitos fundamentais de data warehousing e ETL
• Familiaridade com BI e visualização de dados
• Experiência anterior em análise de dados e manipulação de big data
• Bom raciocínio lógico e habilidades de resolução de problemas

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction

1. Features- Smart search, Responsive design etc
2. Qlik Sense Vs QlikView
3. Qlik Sense Editions
4. Qlik Sense Architecture
5. Interacting with user Qlik Sense interface
6. Qlik associative engine

Managing Data

1. Scripting Essential
2. Loading data with the data load script
3. Data loads from various data sources
4. Associating Data from many tables
5. Inline Table and Mapping Tables
6. Cross Table and Concatenation of tables
7. Various loads - Resident, Binary, Preceding, Partial, Buffer, Mapping, Etc
8. Data Connections
9. Troubleshooting
10. Extract and load data using Data Load editor
11. 3 Tier Architecture- Extract, Transform, Application
12. Create folder and data connections
13. Data model viewer

Interpreting Visualizations

1. DAR- Concept
2. Understand Chart types and Usages
3. Interact with charts
4. Structuring an app with Sheets
5. Creating apps and Visualizations
6. Usages of different Charts
7. Objects and Properties Apply filter and Book marks
8. Working with Master Items
9. Extensions

Qlik Script Syntax and Chart Functions

1. Script statements
2. Keywords
3. Control statements
4. Chart and Script Functions

Qlik Script Syntax and Chart Functions

1. Dimensions, Measures and Objects
2. Understanding Data profiling
3. Data transformation and filter
4. Script debugger, Script log
5. Functions, variables
6. Working with expression Editor

Data modelling

1. Intro about Data ware house and schemas
2. Creating Star and Snow flake schemas
3. Data loading Types
4. Understanding QVD layer- QVD Creation
5. Working on synthetic keys and circular references.
6. Joins, Concatenate, Link Tables, Keeps

Advanced Data modelling

1. Link Table and Dimension Tabel
2. Synthetic Keys, Circular loops and removal
3. Master Calendar
4. Incremental load
5. Data Model performance
6. Optimizing Data models
7. Best Practice of Data modelling

Set Analysis

1. What is Set Analysis
2. Identifier
3. Modifiers
4. Operators

Qlik Sense Securit

1. Section access
2. Stream, Sheet, Application
3. Dynamic Row level Reduction
4. Dynamic Column level Reduction