Разработка приложений Qlik Sense
Продолжительность курса 5 дней (40 академических часов)
Группа формируется по мере поступления заявок.
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
Этот курс предназначен для бизнес-пользователей, бизнес-аналитиков, сотрудников компаний, ответственных за принятие решения, а также разработчиков визуального представления данных, дизайнеров Qlik Sense документов, 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.
- Выполнять настройки безопасности.
- Определять практические рекомендации для проектирования элементов визуализации Qlik Sense на оcнове 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.
Материалы слушателя
Слушателям предоставляется учебное пособие и прочие материалы, необходимые для обучения.
Содержание курса
Модуль 1: Введение и основные концепции Qlik Sense
- Описание предметной области
- Обзор продуктов Qlik
- 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
- Элементы визуализации в Qlik Sense
- Классификация данных
- Выбор подходящего способа визуализации
- Определение свойств элементов
Лабораторная работа:
- Типы диаграмм
- Создание диаграммы
- Визуальное восприятие информации
- Практические рекомендации
- Компоненты графического дизайна
Лабораторная работа:
- Ошибки визуализации
- Создание информационных панелей
- Обзор видов и возможностей диаграмм. Обзор дополнительных компонентов Qlik Sense
Лабораторная работа:
- Создание графических карт
- Создание и настройка пузырьковой диаграммы
- Библиотека визуализаций
- Библиотека информационных панелей
- Возможности элементов
- Построение новейших визуализаций
Лабораторная работа:
- Создание диаграммы-радар
- Создание сетевой диаграммы
Модуль 6: Создание приложения
- Работа над приложением. Варианты создания
- Первая загрузка данных в приложение
- Определение связей
- Региональные настройки
Лабораторная работа:
- Загрузка и настройка модели данных
- Создание и оформление листов приложения.
- Концепция D-A-R.
- Редактор макета листов.
- Разработка приложения
Лабораторная работа:
- Создание приложения Qlik
Модуль 8: Совместное использование приложения
- Работа с закладками
- Создание истории
- Преобразование истории в pdf
Лабораторная работа:
- Создание снимков. Подготовка истории. Создание истории
- 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
- Обзор возможностей редактора скрипта
- Отладка скрипта
- Модель данных
Лабораторная работа:
- Загрузка данных и отладка скрипта
Модуль 11: Подключение к данным
- Подключение к базе данных
- Операторы SELECT и LOAD
- Организация связей
- Создание новых полей
Лабораторная работа:
- Создание подключения к OLEDB-источнику
- Загрузка таблиц из базы данных
- Создание новых полей
Модуль 12: Загрузка данных из файлов
- Создание подключения к папке
- Базовые преобразования данных
Лабораторная работа:
- Загрузка данных из Excel, CSV-файла
- Загрузка данных из XML-файла
- Предшествующий оператор Load
- Резидентная загрузка
- Объединение данных
Лабораторная работа:
- Загрузка и преобразование данных
Модуль 14: Работа с синтетическими ключами
- Что такое синтетический ключ
- Средство просмотра модели данных
- Использование оператора Qualify
Лабораторная работа:
- Устранение синтетических ключей
Модуль 15: Рекомендации при работе со скриптами
- 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
- Предшествующая загрузка
- Объединение таблиц
- Конкатенация данных
- Агрегирование данных
- Работа со сводными таблицами
- Очистка кэша
- Лабораторная работа:
- Использование таблиц отображения
- Объединение данных
- Автоконкатенация
Модуль 17: Использование межзаписных функций
- Использование функций Peek и Previous
- Использование Exists
- Условия в загрузке
- Использование межзаписных функций
Модуль 18: Интервалы сопоставления и итеративная загрузка
- 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
- Таблицы сопоставления
- Сопоставление полей
- Преобразование данных в полях
Лабораторная работа:
- Очистка данных
Модуль 20: Обработка иерархических данных
- Разбор модели иерархии
- Варианты работы с иерархическими данными
- Построение графа
Лабораторная работа:
- Обработка иерархических данных
Модуль 21: Использование QVD-файлов
- 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
- Использование функций и выражений
- Использование переменных
- Использование альтернативных состояний
- Функции агрегирования
- Анализ множеств
Лабораторная работа:
- Использование анализа множеств
- Использование функции Aggr()
Фотографии с курса:
Вам может быть интересно
Сертификация:
Сертификация Qlik Sense
Статьи:
Как подготовиться к сертификации Qlik Sense System Administrator
Как подготовиться к сертификации Qlik Business Analyst (Designer)
Как подготовиться к сертификации Qlik Data Architect Certification