Plan du cours

Introduction

Installation et configuration de Cloud-Native Apache Superset

  • Utiliser Docker pour initialiser l'environnement de développement
  • Utilisation des outils d'installation de Python et de pip

Aperçu des fonctionnalités de base et de l'architecture de Apache Superset

  • Visualisations riches
  • Interface utilisateur facile à naviguer
  • Intégration avec la plupart des bases de données

Connecter des données à Apache Superset

  • Configuration de l'entrée des données
  • Améliorer le processus de saisie

Analyse avancée des données

  • Obtenir une moyenne mobile de la série temporelle
  • Travailler avec la comparaison temporelle
  • Rééchantillonnage des données à l'aide de différentes méthodes
  • Planifier des requêtes dans SQL Lab

Effectuer une visualisation avancée

  • Création d'un tableau croisé dynamique
  • Explorer les différents types de visualisation
  • Création d'un plugin de visualisation

Créer et partager des tableaux de bord dynamiques

  • Ajouter des annotations à votre graphique
  • Utiliser l'API REST

Intégrer Apache Superset aux Database

  • Apache Druid
  • BigQuery
  • Serveur SQL

Gestion de la sécurité dans Apache Superset

  • Comprendre les rôles fournis et en créer de nouveaux
  • Personnaliser les permissions

Résolution des problèmes

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience en matière de veille stratégique et de visualisation des données
  • Familiarité avec les fondamentaux Apache Superset.

Audience

  • Analystes de données
  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs en données
 14 Heures

Nombre de participants


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