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Plan du cours

Introduction

Installation et configuration d’Apache Superset cloud-native

  • Utilisation de Docker pour initialiser l’environnement de développement
  • Utilisation des outils d’installation de Python et de pip

Vue d’ensemble des fonctionnalités de base et de l’architecture d’Apache Superset

  • Visualisations riches
  • Interface utilisateur facile à utiliser
  • Intégration avec la plupart des bases de données

Connexion des données à Apache Superset

  • Configuration de l’entrée des données
  • Amélioration du processus d’entrée

Réalisation d’analyses de données avancées

  • Obtention d’une moyenne mobile pour les séries temporelles
  • Travail avec la comparaison temporelle
  • Résampling des données à l’aide de diverses méthodes
  • Planification de requêtes dans SQL Lab

Réalisation de visualisations avancées

  • Création d’un tableau croisé dynamique
  • Exploration de différents types de visualisations
  • Construction d’un plugin de visualisation

Création et partage de tableaux de bord dynamiques

  • Ajout d’annotations à vos graphiques
  • Utilisation de l’API REST

Intégration d’Apache Superset avec des bases de données

  • Apache Druid
  • BigQuery
  • SQL Server

Gestion de la sécurité dans Apache Superset

  • Compréhension des rôles fournis et création de nouveaux rôles
  • Personnalisation des autorisations

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience en Business Intelligence et en visualisation de données
  • Connaissance des fondamentaux d’Apache Superset

Public cible

  • Analystes de données
  • Data scientists
  • Data engineers
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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