Хотите получать информацию по новым курсам и их датам проведения?
(QS-01) Разработка приложений QLIK SENSE
Цель курса – предоставить знания и навыки для самостоятельной разработки приложений бизнес аналитики и исследования данных с использованием Qlik Sense. В курсе разбираются различные способы визуального представления данных для выбора подходящего решения конкретных бизнес задач. Также в рамках курса разбирается возможность подключения к различным источникам данных, загрузки данных и их преобразования.
Аудитория
Курс предназначен для бизнес-пользователей, бизнес-аналитиков, сотрудников компаний, ответственных за принятие решения, а также разработчиков визуального представления данных, дизайнеров документов QlikSense, разработчиков и архитекторов данных.
По окончании курса слушатели смогут:
• Выполнять расширенный анализ и исследование данных в Qlik Sense
• Типизировать данные, и связывать их с различными видами визуализации
• Проектировать и создавать визуальные представления данных
• Создавать модели данных Qlik Sense
• Устанавливать соединения с базовыми источниками данных
• Устранять ошибки структуры данных и скрипта
• Выполнять преобразования данных
• Выявлять и разрешать проблемы синтетических ключей и циклических связей
• Добавлять измерения и меры в библиотеку
• Делать тонкую настройку элементов визуализации Qlik Sense на основе потребностей пользователей
Необходимая подготовка
Для эффективного обучения на курсе слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
- Базовые знания об основной функциональности ОС Microsoft Windows
- Опыт работы с офисными приложениями Microsoft Windows
План курса
Модуль 1: Введение и основные концепции Qlik Sense
Темы
- Описание предметной области
- Основные компоненты приложения визуализации данных
- Элементы дизайна
- Меры и измерения
- Редактирование листов
- Выполнение выборок
- Поисковые возможности приложения
Лабораторная работа:
- Использование возможностей Qlik Sense в организации
- Обзор хаба
- Навигация внутри приложения
- Создание базовых элементов
- Использование поисковых возможностей
Модуль 2: Знакомство со средствами визуализации
Темы
- Элементы визуализации в Qlik Sense
- Классификация данных
- Выбор подходящего способа визуализации
- Определение свойств элементов
Лабораторная работа:
- Типы диаграмм
- Создание диаграммы
Модуль 3: Оптимизация визуального представления
Темы
- Визуальное восприятие информации
- Практические рекомендации
- Компоненты графического дизайна
Лабораторная работа:
- Ошибки визуализации
- Создание информационных панелей
Модуль 4: Расширенные возможности визуализации данных
Темы
- Обзор видов и возможностей диаграмм.
- Обзор дополнительных компонентов QlikSense
Лабораторная работа:
- Создание географических карт.
- Создание и настройка пузырьковой диаграммы
Модуль 5: Новые составляющие QlikSense
Темы
- Библиотека визуализаций
- Библиотека информационных панелей
- Возможности элементов
- Построение новейших визуализаций
Лабораторная работа:
- Создание диаграммы-радар
- Создание сетевой диаграммы
Модуль 6: Создание приложения
Темы
- Работа над приложением. Варианты создания.
- Первая загрузка данных в приложение.
- Определение связей.
- Региональные настройки.
Лабораторная работа:
- Загрузка и настройка модели данных
Модуль 7: Разработка приложения QlikSense
Темы
- Создание и оформление листов приложения.
- Концепция D-A-R.
- Редактор макета листов.
- Разработка приложения.
Лабораторная работа:
- Создание приложения Qlik.
Модуль 8: Совместное использование приложения
Темы
- Работа с закладками
- Создание истории
- Преобразование истории в pdf
Лабораторная работа:
- Создание снимков.
- Подготовка истории. Создание истории
Модуль 9: Источники данных
Темы
- Реляционные СУБД
- Файловые источники данных
- Анализ структуры данных
- Модель данных Qlik Sense
- Создание нового приложения Qlik Sense
Лабораторная работа:
- Создание нового приложения
- Быстрая загрузка данных
Модуль 10: Редактор скрипта
Темы
- Обзор возможностей редактора скрипта
- Отладка скрипта.
- Модель данных
Лабораторная работа:
- Загрузка данных и отладка скрипта.
Модуль 11: Подключение к данным
Темы
- Подключение к базе данных
- Операторы SELECT и LOAD
- Организация связей
- Создание новых полей
Лабораторная работа:
- Создание подключения к базе данных
- Загрузка таблиц из базы данных
- Создание новых полей
Модуль 12: Загрузка данных из файлов
Темы
- Создание подключения к папке
- Базовые преобразования данных
Лабораторная работа:
- Загрузка данных из Excel, CSV-файла
- Загрузка данных из XML-файла
Модуль 13: Преобразование данных
Темы
- Предшествующий оператор Load
- Резидентная загрузка
- Объединение данных
Лабораторная работа:
- Загрузка и преобразование данных
Модуль 14: Работа с синтетическими ключами
Темы
- Что такое синтетический ключ
- Просмотр и понимание синтетических ключей.
- Использование оператора Qualify
Лабораторная работа:
- Устранение синтетических ключей
Модуль 15: Рекомендации при работе со скриптами
Темы
- Разрешение проблем с синтетическими ключами
- Идентификация циклических ссылок.
- Разрешение проблем с циклическими ссылками
- Определение слабосвязанной таблицы
Лабораторная работа:
- Создание композитного ключа
- Просмотр и устранение циклической ссылки
- Использование данных в приложении
Модуль 16: Оптимизация модели данных
Темы
- Предшествующая загрузка
- Объединение таблиц
- Конкатенация данных
- Агрегирование данных
- Трансформация данных при загрузке
- Очистка кэша
Лабораторная работа:
- Использование таблиц отображения
- Объединение данных
- Автоконкатенация
Модуль 17: Использование межзаписных функций
Темы
- Использование функций Peek и Previous
- Использование Exists
- Условия в загрузке
Лабораторная работа:
- Использование межзаписных функций
Модуль 18: Интервалы сопоставления и итеративная загрузка
Темы
- Использование IntervalMatch
- Использование циклов и итеративной загрузки
- Создание интервала из одиночной даты
Лабораторная работа:
- Интервалы сопоставления и итеративная загрузка
- Создание интервала из одиночной даты
Модуль 19: Очистка данных
Темы
- Таблицы сопоставления
- Сопоставление полей
- Преобразование данных в полях
Лабораторная работа:
- Очистка данных
Модуль 20: Обработка иерархических данных
Темы
- Разбор модели иерархии
- Варианты работы с иерархическими данными
- Построение графа
Лабораторная работа:
- Обработка иерархических данных
Модуль 21: Использование QVD-файлов
Темы
- Основы формата файла данных
- Использование QVD-файла
- Создание и чтение данных из QVD-файла
- Функции работы с QVD-файлом
Лабораторная работа:
- Экспорт модели данных в QVD-файл
- Работа с данными из QVD-файла
Модуль 22: Расширение возможностей приложения Qlik Sense
Темы
- Использование функций и выражений
- Использование динамических возможностей
- Использование переменных
- Вычисляемые измерения
- Функции агрегирования
- Анализ множеств
Лабораторная работа:
- Создание динамического заголовка
- Динамическое определение цветов
- Использование анализа множеств
- Использование функции Aggr()
Модуль 23: Инкрементальная загрузка
Темы
- Инкрементальная загрузка
- Алгоритмы инкрементальной загрузки
Лабораторная работа:
- Инкрементальная загрузка данных
Модуль 24: QlikSense Cloud
Темы
- QlikSense Cloud.
- Создание приложения в облаке.
- Загрузка созданных приложений.
- Работа с потоками.
- Библиотека приложений.
- Совместная работа
Лабораторная работа:
- QlikSense Cloud.
Дни | 5 дней |
---|---|
Дата курса | По запросу |
Город | Все города |
Формат обучения | Корпоративный |