Капоне
Администратор
- Регистрация
- 1 Апр 2015
- Сообщения
- 152.947
- Реакции
- 465.805
Складчина: Superset: создание дашбордов для бизнеса [karpov.courses] [Дарья Лукашевская]
Создавайте эффективные дашборды, которые решают бизнес-задачи.
Освойте Apache Superset и создавайте интерактивные дашборды с кастомными визуализациями, геоданными и продвинутыми фильтрами после курса обучения. Узнайте, как работать с большими объёмами данных и оптимизировать отчеты для бизнеса.
Прокачайте навык визуализации данных и превращайте аналитику в понятные решения.
Содержание курса:
Неделя 1. Введение в SuperSet. Подключение данных и создание базовых графиков
На этом этапе вы познакомитесь с Apache Superset, узнаете в чем его преимущества и отличия от других инструментов, а также для каких задач подходит Superset. Подключите источники данных, создадите свои первые датасеты и построите базовые графики для анализа временных рядов
Неделя 2. Создание продвинутых графиков. Форматирование и фильтрация дашбордов
Освоите продвинутые графики, такие как heatmap и pivot table. Научитесь собирать их в интерактивный дашборд: добавите фильтры, настроите кросс-фильтрацию, визуализируете данные на карте и примените кастомное форматирование
Неделя 3. Создание продвинутых датасетов. Настройка доступов и ролей
Научитесь объединять данные из нескольких источников в одном дашборде. Узнаете, как создавать пользовательские роли и разрешения к ним, а также как разграничивать доступ к дашбордам и данным
Неделя 4. Автоматизация и кастомизация
На этом этапе вы научитесь кастомизировать внешний вид дашбордов с помощью CSS, настраивать автоматическое обновление данных и интегрировать Superset в бизнес-процессы через автоматические отчёты и алерты, а также как применять jinja-фильтры
Неделя 5. Финальный проект
Создадите полноценный аналитический дашборд на основе собственного набора данных с использованием всех изученных возможностей
СЛИВЫ КУРСОВ
Создавайте эффективные дашборды, которые решают бизнес-задачи.
Освойте Apache Superset и создавайте интерактивные дашборды с кастомными визуализациями, геоданными и продвинутыми фильтрами после курса обучения. Узнайте, как работать с большими объёмами данных и оптимизировать отчеты для бизнеса.
Прокачайте навык визуализации данных и превращайте аналитику в понятные решения.
Содержание курса:
Неделя 1. Введение в SuperSet. Подключение данных и создание базовых графиков
На этом этапе вы познакомитесь с Apache Superset, узнаете в чем его преимущества и отличия от других инструментов, а также для каких задач подходит Superset. Подключите источники данных, создадите свои первые датасеты и построите базовые графики для анализа временных рядов
Неделя 2. Создание продвинутых графиков. Форматирование и фильтрация дашбордов
Освоите продвинутые графики, такие как heatmap и pivot table. Научитесь собирать их в интерактивный дашборд: добавите фильтры, настроите кросс-фильтрацию, визуализируете данные на карте и примените кастомное форматирование
Неделя 3. Создание продвинутых датасетов. Настройка доступов и ролей
Научитесь объединять данные из нескольких источников в одном дашборде. Узнаете, как создавать пользовательские роли и разрешения к ним, а также как разграничивать доступ к дашбордам и данным
Неделя 4. Автоматизация и кастомизация
На этом этапе вы научитесь кастомизировать внешний вид дашбордов с помощью CSS, настраивать автоматическое обновление данных и интегрировать Superset в бизнес-процессы через автоматические отчёты и алерты, а также как применять jinja-фильтры
Неделя 5. Финальный проект
Создадите полноценный аналитический дашборд на основе собственного набора данных с использованием всех изученных возможностей
СЛИВЫ КУРСОВ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Лого-интенсив. Тема №3. Система логопедической работы с дрожащими фонемами Р и Р’ [Татьяна Ткаченко]
- [Выкройки] Толстовка Бетта. Размер 42-50. Рост 164 [ЛекаМаркет]
- Экспресс-лифтинг лица и шеи [Ксения Корнеева]
- Конфеты [Ксения Богатыренко]
- [Выкройки] Юбка, №1373. Размер 40-54. Рост 164-170 [Grasser]
- Линал [Поступашки] [Владислав Васильев]