[Stepic] Apache Superset: полный курс (Трофим Воробьев)

​

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.

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.