О чём курс

Научитесь создавать интерактивные дашборды, подключать источники данных и визуализировать сложные наборы данных.  

На курсе вы познакомитесь с архитектурой Superset, подключением и очисткой данных, созданием дашбордов и интеграцией с другими инструментами. У

никальные кейсы иБазовые знания SQL, понимание основ анализа данных. Опыт работы с BI-инструментами приветствуется, но не обязателен.з практики помогут применить полученные знания прямо сейчас.

Предварительная подготовка

Базовые знания SQL, понимание основ анализа данных. Опыт работы с BI-инструментами приветствуется, но не обязателен.

Для кого

BI-специалист BI-специалист
Дата-аналитик Дата-аналитик
Бизнес-аналитик Бизнес-аналитик

Улучшаемые навыки

BI-аналитика
Визуализация данных
Дашборды
SQL-запросы
ETL
Фильтрация данных
Совместная работа
Каталогизация контента.

Программа курса

01 Введение в Apache Superset и BI-аналитику
  • Что такое BI, роль Apache Superset в экосистеме (сравнение с Power BI, Tableau, Grafana).
  • Архитектура Superset (метаданные, кеширование, движки запросов).
  • Когда Superset не подходит (границы применимости).
  • Кейсы из практики: Как компании уже используют Superset .

    • Практика:
  • Установка Superset (локально + Docker).
  • Первый взгляд на интерфейс: навигация, роли, каталог дашбордов.
  • Разбор демо-дашборда (что внутри: слои, фильтры, связи).
    • 02 Подключение и подготовка данных
  • Источники данных: базы SQL (PostgreSQL, MySQL), CSV, Google Sheets, API.
  • ETL vs ELT: как Superset работает с данными.
  • Практики оптимизации запросов (SQL-запросы, индексы, семплирование).

    • Практика:
  • Подключаем 3 разных источника: БД (например, PostgreSQL), CSV, API (например, тестовый JSON).
  • Объединение данных (JOIN в Superset).
  • Настройка расписания обновлений (инкрементальная загрузка).
  • Очистка данных средствами Superset (регулярные выражения, замена NULL).
    • 03 Визуальное исследование и создание метрик
  • Лучшие практики визуализации.
  • Виды графиков в Superset и их применимость (bar, line, heatmap, treemap и др.).
  • Вычисления на лету: метрики, KPI, агрегаты (SUM, AVG, Percentile).

    • Практика:
  • Построение разных графиков на тестовом датасете.
  • Добавление вычисляемых полей.
  • Фильтры: базовая настройка (по дате, категории, тексту).
    • 04 Сборка дашбордов и командная работа
  • UX/UI для дашбордов (расположение виджетов, единый стиль).
  • Публикация, шаринг, контроль версий дашбордов.
  • Роли в Superset (Admin, Analyst, Viewer): как разграничить доступ.

    • Практика:
  • Собираем готовый дашборд из ранее созданных графиков.
  • Drill-down (детализация:).
  • Групповая работа: 2–3 человека создают общий дашборд удалённо.
    • 05 Интеграция и оптимизация Superset
  • Как связать с Airflow (автоматизация ETL).
  • Как гонять данные из Superset в Excel/Power BI (экспорт API).
  • Краткий обзор связки с Apache NiFi / Kafka (стриминг данных).
  • Учимся смотреть SQL-запросы, которые генерит Superset.
  • Как ускорить рендеринг (кеширование, материальные представления).
    • 06 Реальный проект и зачёт
  • Это не просто практика, а СИМУЛЯЦИЯ РЕАЛЬНОГО ПРОЕКТА:
  • Выдаём кейс: "Анализ эффективности розничной сети" (готовый датасет).
  • Задача студентов: за 4 часа сделать:
  • Подключить 2–3 источника.
  • Построить 4–5 разных визуализаций.
  • Собрать интерактивный дашборд.
  • Настроить фильтры и экспорт.
  • Защита проектов (5 минут каждый студент объясняет логику).
    • 07 Итого на курс 25 часа: теория – 7 ч (28%), практика – 18 ч (72%)

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Записаться на курс

    Чему вы научитесь

    01 Устанавливать и настраивать Apache Superset
    02 Подключать и очищать данные из различных источников
    03 Создавать и оптимизировать визуализации и метрики
    04 Настраивать визуализации и фильтры для анализа данных.
    05 Разрабатывать и публиковать дашборды
    06 Интегрировать Superset с другими инструментами

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Записаться на курс

    Записаться на курс

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Юр. лицо — 49 500 ₽
    Физ. лицо — 44 550 ₽
    Открытая дата
    Ознакомлен с политикой обработки персональных данных
    Cоглашаюсь с условиями обработки персональных данных

    Наши ученики работают в:

    Наши клиенты

    Mail.ru
    Альфа-Банк, банковская группа
    Лаборатория Касперского
    Магнит, розничная сеть
    Спортмастер, сеть спортивных магазинов
    ПСБ
    Сбертех
    Дзен
    IT One
    Ростелеком
    Мегафон
    Nexign
    Ozon
    Декатлон
    X5 Group
    Технониколь
    Росатом
    Газпром
    Нлмк
    ВСК
    Синимекс

    Не нашли что искали? — Просто напишите и мы поможем

    Ознакомлен с политикой обработки персональных данных
    Cоглашаюсь с условиями обработки персональных данных
    Главная
    Все курсы
    Расписание
    Еще
    Корпоративное обучение Оценка персонала Сертификация О нас Стань тренером Блог
    Пользователь только что записался на курс ""

    Файлы куки — это как ваши любимые библиотеки и фреймворки: они помогают нам обеспечить лучший опыт для вас. Подтвердите согласие с политикой конфиденциальности, нажав «Принимаю условия», чтобы продолжить.

    Развернуть

    Спасибо!
    Форма отправлена успешно.