Stepik / Hayk Inants - Apache Superset: BI-аналитика и создание интерактивных дашбордов

Сайт: Сайт автора

Хватит делать отчеты вручную. Научитесь создавать профессиональные BI-дашборды в Apache Superset: подключайте базы данных, работайте с SQL Lab и превращайте данные в понятную аналитику для бизнеса.

Чему вы научитесь

Подключать Apache Superset к базам данных и создавать Dataset для аналитики.

Работать с SQL Lab и подготавливать данные с помощью SQL-запросов.

Создавать вычисляемые колонки, пользовательские метрики и виртуальные Dataset.

Строить интерактивные визуализации: таблицы, KPI, диаграммы, временные ряды и продвинутые графики.

Создавать удобные Dashboard с фильтрами, интерактивностью и детализацией данных.

Подготавливать данные с использованием JOIN, агрегирующих функций и группировок.

Выбирать подходящий тип визуализации под конкретную бизнес-задачу.

Анализировать данные и превращать их в понятные отчеты для бизнеса.

Создать полноценный BI-проект на основе данных интернет-магазина электроники.

О курсе

Apache Superset — один из самых популярных open-source инструментов для бизнес-аналитики. Он позволяет подключаться к базам данных, анализировать информацию и создавать современные интерактивные дашборды без разработки собственных веб-приложений.

Цель этого курса — научить вас уверенно работать с Apache Superset и пройти весь путь BI-аналитика: от подключения базы данных до создания полноценного аналитического дашборда.

Вместо разрозненных примеров мы будем работать над единым практическим проектом. На протяжении курса вы будете анализировать данные интернет-магазина электроники и постепенно создавать профессиональный BI-дашборд, максимально приближенный к тем, которые используются в реальных компаниях.

Что входит в курс

Подключение Apache Superset к базе данных.

Создание Dataset и подготовка данных для анализа.

Работа с SQL Lab и виртуальными Dataset.

Построение таблиц, KPI, категориальных диаграмм и временных графиков.

Создание интерактивных Dashboard с фильтрами и детализацией.

Использование продвинутых визуализаций: Heatmap, Treemap, Funnel Chart, Scatter Plot и Box Plot.

Подготовка данных с помощью JOIN, агрегирующих функций и SQL-запросов.

Для кого этот курс

Начинающие BI-аналитики, которые хотят освоить Apache Superset с нуля и научиться создавать профессиональные дашборды.

Аналитики данных, которым необходимо быстро визуализировать данные, строить отчеты и работать с современными BI-инструментами.

SQL-разработчики и аналитики баз данных, которые хотят превратить SQL-запросы в интерактивные Dashboard для бизнеса.

Финансовые, маркетинговые и продуктовые аналитики, которым необходимо регулярно анализировать показатели и представлять результаты в наглядном виде.

Специалисты, переходящие в BI-аналитику, которые хотят получить востребованный практический навык и добавить в свое портфолио полноценный BI-проект.

Сотрудники компаний, которым приходится регулярно готовить отчеты и хочется заменить ручную работу в Excel современными интерактивными дашбордами.

Фрилансеры и консультанты, создающие аналитические решения для клиентов и желающие расширить свой набор профессиональных инструментов.

Начальные требования

Для успешного прохождения курса рекомендуется иметь базовые знания SQL. Вы должны понимать, как выполнять простые запросы, работать с фильтрацией, сортировкой, группировкой данных и операцией JOIN.

Опыт работы с Apache Superset не требуется — все возможности платформы будут подробно рассмотрены с нуля.

Если вы только начинаете изучать SQL, рекомендуем сначала пройти курс «SQL для начинающих»:. После этого вы сможете уверенно приступить к изучению Apache Superset и сосредоточиться именно на BI-аналитике, а не на изучении основ языка запросов

К концу курса у вас будут не только знания по Apache Superset, но и готовый практический проект, который можно использовать как основу для собственного портфолио.

Программа курса

1.Что такое Apache Superset и какие задачи он решает

2.Установка Apache Superset и запуск проекта

3.Создание Dataset и работа с метаданными

4.Вычисляемые колонки и пользовательские метрики

5.Charts, таблицы и KPI

6.Категориальные визуализации

7.Построение линейных графиков для временных данных

8.Форматирование и лучшие практики визуализации

9.Создание Dashboard и компоновка элементов

10.Фильтры и работа со временем

11.Интерактивность и детализация данных

12.SQL Lab и виртуальные Dataset

13.Продвинутый анализ временных рядов

14.Подготовка данных для аналитики

15.Продвинутые визуализации

16.Подведем итоги