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 О курсе Добро пожаловать на курс! Задать вопросы перед прохождением можно Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... - 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. Спойлер: Подробнее: 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. Начальные требования 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.
