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Programa del Curso
Introducción
Instalación y configuración de Cloud-Native Apache Superset
- Uso de Docker para inicializar el entorno de desarrollo
- Usando las herramientas de configuración de Python y pip
Descripción general de las características básicas y la arquitectura de Apache Superset
- Visualizaciones enriquecidas
- Interfaz de usuario fácil de navegar
- Integración con la mayoría de las bases de datos
Conexión de datos a Apache Superset
- Configuración de la entrada de datos
- Mejorar el proceso de entrada
Realización de análisis de datos avanzados
- Obtener un promedio móvil de las series temporales
- Trabajar con la comparación de tiempos
- Volver a muestrear los datos utilizando varios métodos
- Programación de consultas en SQL Lab
Realización de visualización avanzada
- Creación de una tabla dinámica
- Exploración de diferentes tipos de visualización
- Creación de un plugin de visualización
Creación y uso compartido de paneles dinámicos
- Adición de anotaciones al gráfico
- Uso de la API REST
Integración Apache Superset con Databases
- Apache Druid
- BigQuery
- SQL Servidor
Gestión de la seguridad en Apache Superset
- Descripción de los roles proporcionados y creación de nuevos roles
- Personalización de permisos
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia en inteligencia de negocios y visualización de datos
- Familiarizado con los fundamentos de Apache Superset
Audiencia
- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Ingenieros de datos
14 Horas
Testimonios (1)
Sin duda, aprender el entorno general de y llevar a la práctica la herramienta Apache Superset.
