Apache Superset: BI-аналитика и создание интерактивных дашбордов

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 В курс входят 16 уроков 2часа 10минут видео 88 тестов Последнее обновление 01.08.2026 Цена 1125 руб. Скрытая ссылка