Apache Superset: полный курс
Вам надоело платить за PowerBI и Tableau?
Apache Superset — бесплатная BI-система уровня enterprise, которая не уступает платным аналогам. Хотите молниеносные дашборды, гибкую аналитику и нулевую стоимость лицензий?
Этот курс — быстрый старт для тех, кто хочет развернуть Superset с нуля, настроить его под бизнес-задачи и забыть о дорогих подписках. Вы получите готовую BI-платформу без скрытых платежей и ограничений.
Сэкономьте бюджет компании — переходите на Superset уже сегодня!
Чему вы научитесь:
- Docker-развертывание – быстрый старт без головной боли
- Кастомизация деплоя – тонкая настройка через .env и docker-init.sh
- Бэкапы и восстановление – защита данных от потерь
- Кэширование с Redis – ускорение работы дашбордов и защита СУБД
- Jinja и Handlebars – динамические запросы и гибкие шаблоны
- Annotation Layers – расширенная аналитика на графиках
- CSS Templates – изменение интерфейса под корпоративный стиль
- Локализация – перевод Superset на любой язык
- RBAC (Role-Based Access Control) – гибкие права для пользователей
- RLS (Row-Level Security) – защита строк данных на уровне БД
- CLS (Column-Level Security) – контроль доступа к отдельным столбцам
- Keycloak-интеграция – корпоративная аутентификация
- Superset API – программируемое управление системой
- Swagger – единая точка Superset API
- Celery – фоновые задачи
- Взаимодействие Superset с СУБД – подключение, как происходит общение
Добро пожаловать на курс!
Задать вопросы перед прохождением можно
ЗДЕСЬ - телеграм канал слушателей курсов автора (и сам автор там же)
Освойте Apache Superset на 100%!
От установки до администрирования — полный цикл работы с Superset в одном курсе. Научитесь разворачивать систему, строить дашборды и управлять безопасностью, чтобы сделать её идеальным BI-решением для бизнеса.
В бесплатной части оставлена инструкция по установке необходимой инфраструктуры с помощью Docker, а также описан вариант с использованием готового сервера для обучения (если вы не DevOps/Developer - то научитесь визуализировать, ничего не устанавливая). Также прочитайте необходимые начальные навыки - требуется знание Python/SQL на базовом уровне.
Что предстоит делать:
- Изучать текстовые/видеоматериалы
- Выполнять интересные, приближенные к реальным задачи на локально развернутой инфраструктуре
- Читать полезные статьи, которые будут приложены к курсу
Как устроен курс:
- Лекция в формате видеозаписи + текстовые инструкции, если необходимо
- Выполнение тестовых заданий по лекции
- Разработка, приближенная (являющаяся) реальной
Какие темы затронем
- все, что связано с Apache Superset
Для кого этот курс:
Данный курс предназначен для всех, кто так или иначе работает / планирует работать с данными.
Для успешного прохождения курса необходимо:
- Знание Docker, либо быть готовым повторить всё за преподавателем
- Знания SQL обязательно (select, where, group by, having, order by, join и т.д.). Вы умеете писать SQL-запросы. Вы понимаете, что такое база данных, и что различных систем управления базой данных (СУБД) очень много (Postgres, ClickHouse, MySQL и т.д.). Вы готовы работать с SQL, так как в курсе очень много будет связано именно с БД.
- Знания Python обязательно - вы знакомы с типами данных, функциями. Знаете про библиотеки - панды ваши друзья. Желательно знать какую-либо IDE (PyCharm, VSCode), но не обязательно.
Рекомендуемые системные требования Docker:
- Процессор: Intel Core i5 8400 Coffee Lake или лучше (в реальности достаточно и i3)
- Память: 8 ГБ оперативной памяти (в реальности достаточно и 4-5ГБ)
- Хранение: 20 ГБ SSD/HDD (в реальности не менее 10ГБ)
Для того, что вы могли понять, достаточно ли ресурсов вашего компьютера для прохождения курса, уроки с установкой Docker, DataLens, Superset, ClickHouse и Airflow будут доступны бесплатно.
