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Temario del curso
Introducción
Instalación y configuración de Apache Superset nativo de la nube
- Uso de Docker para inicializar el entorno de desarrollo.
- Uso de las herramientas de configuración de Python y pip.
Descripción general de las características básicas y la arquitectura de Apache Superset
- Visualizaciones ricas.
- Interfaz de usuario fácil de navegar.
- Integración con la mayoría de las bases de datos.
Conexión de datos con Apache Superset
- Configuración de la entrada de datos.
- Mejora del proceso de entrada.
Realización de análisis avanzado de datos
- Obtención del promedio móvil de la serie temporal.
- Trabajo con comparación temporal.
- Re-muestreo de datos mediante diversos métodos.
- Programación de consultas en SQL Lab.
Realización de visualización avanzada
- Creación de una tabla dinámica.
- Exploración de diferentes tipos de visualización.
- Desarrollo de un complemento de visualización.
Creación y compartición de cuadros de mando dinámicos
- Agregado de anotaciones a su gráfico.
- Uso de la API REST.
Integración de Apache Superset con bases de datos
- Apache Druid.
- BigQuery.
- SQL Server.
Gestión de la seguridad en Apache Superset
- Comprensión de los roles proporcionados y creación de nuevos roles.
- Personalización de permisos.
Resolución de problemas
Resumen y conclusiones
Requerimientos
- Experiencia en inteligencia empresarial y visualización de datos.
- Familiaridad con los fundamentos de Apache Superset.
Público objetivo
- 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.
