Программа курса
Модуль 1. Введение в Apache Superset
- Назначение Superset и основные сценарии использования
- Архитектура Superset
- Интерфейс: навигация, каталог контента, SQL Lab, чарты, дашборды
Модуль 2. Настройка и расширение датасета: типы полей, метрики и вычисления
- Подключение источников (обзор: БД, CSV, Excel, Google Sheets)
- Физические и виртуальные датасеты: что это и в чём разница
- Работа с типами данных: дата/время, числовые, категориальные
- Настройка и переименование колонок
- Создание собственных метрик (через UI)
- Вычисляемые поля (calculated columns)
- Как типы данных и агрегации влияют на визуализацию и фильтрацию
Модуль 3. SQL Lab
- Интерфейс SQL Lab и основные функции
- Написание запросов и сохранение результатов
- Превращение запроса в датасет
- Полезные шаблоны SQL-запросов для аналитиков
Модуль 4. Создание визуализаций
- Обзор доступных типов графиков: таблицы, линейные графики, столбчатые
- диаграммы, круговые диаграммы, KPI, Big Number и др.
- Выбор чарта под задачу
- Подключение к датасету, выбор метрик и группировок
- Настройки визуализаций: оси, тултипы, подписи, цвета
- Типовые ошибки при создании визуализаций
Модуль 5. Дашборды и фильтрация
- Создание и настройка дашборда
- Размещение графиков на сетке
- Настройка фильтров: dropdown, range, дата-фильтры
- Кросс-фильтрация и совместная фильтрация по общим полям
- Использование Jinja в фильтрах, примеры синтаксиса: передача даты (параметризация
- чарта), автоматическая фильтрация по пользователю
- Вкладки и многостраничные дашборды
- Вставка Markdown-блоков с пояснениями
Модуль 6. Публикация и экспорт
- Сохранение, публикация, настройка доступа к дашборду
- Экспорт дашбордов и графиков (PDF, CSV)
- Обзор возможностей рассылки отчетов