О курсе
Программа курса построена вокруг Apache Superset и задач визуализации данных для бизнеса. В первой части слушатели знакомятся с инструментом, его отличиями от других решений и подключают источники данных для построения базовых графиков и анализа временных рядов.
Далее рассматриваются продвинутые типы визуализаций, включая heatmap и pivot table, сборка интерактивного дашборда с фильтрами и кросс-фильтрацией, а также отображение данных на карте. Отдельное внимание уделено объединению данных из нескольких источников и настройке ролей и прав доступа.
В блоке об автоматизации и кастомизации автор предлагает изучить оформление дашбордов с помощью CSS, автоматическое обновление данных, отчёты и алерты, а также применение jinja-фильтров. В рамках курса работа ведётся с данными в PostgreSQL и ClickHouse.
Завершается программа финальным проектом: слушателям предлагается создать аналитический дашборд на основе собственного набора данных с использованием изученных возможностей Superset.
Что рассматривается в программе
- работа с Apache Superset: подключение источников данных и создание датасетов
- построение базовых и продвинутых графиков, включая heatmap и pivot table
- настройка интерактивных дашбордов: фильтры, кросс-фильтрация, кастомное форматирование
- визуализация географических данных и работа с картами
- написание SQL-запросов для подготовки данных к визуализации
- настройка ролей, разрешений и разграничение доступа к дашбордам
- кастомизация внешнего вида с помощью CSS и применение jinja-фильтров
- настройка автоматического обновления данных, отчётов и алертов
Кому может быть полезен курс
- аналитикам, которые интересуются построением интерактивных дашбордов в Superset
- инженерам данных, которым нужно ознакомиться с визуализацией подготовленных витрин
- дата-сайентистам, желающим представить результаты моделей и экспериментов в наглядной форме
- менеджерам продуктов и проектов, которым важно понимать принципы работы с данными и визуализацией
Вопросы о программе
Какие инструменты и источники данных рассматриваются в курсе?
В материалах курса работа ведётся с Apache Superset, а данные предлагается подключать из PostgreSQL и ClickHouse. Также рассматривается интеграция внешних источников данных.
Какие типы визуализаций изучаются в программе?
Среди заявленных тем — базовые графики для анализа временных рядов, продвинутые визуализации heatmap и pivot table, отображение данных на карте, а также кастомные визуализации.
Предусмотрен ли в курсе финальный проект?
Да, программа включает финальный проект: слушателям предлагается создать полноценный аналитический дашборд на основе собственного набора данных с использованием изученных возможностей Superset.
Рассматривается ли настройка доступа к дашбордам?
В программе есть блок о создании пользовательских ролей и разрешений, а также о разграничении доступа к дашбордам и данным.