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 Duración 14 horas

Temario del curso

1. Introducción a Apache Superset

  • ¿Qué es Apache Superset?
  • El papel de Superset en la inteligencia de negocios (BI) moderna
  • Comparación con plataformas de BI tradicionales
  • Funciones y capacidades clave
  • Casos de uso típicos y escenarios de negocio
  • Resumen del ecosistema Superset

2. Arquitectura de Apache Superset y Configuración del Entorno

  • Resumen de la arquitectura de Apache Superset
  • Componentes principales:
    • Aplicación web
    • Base de datos de metadatos
    • Capa de visualización
    • Capa de seguridad
  • Instalación de Apache Superset
  • Ejecución de Superset usando contenedores
  • Configuración de entornos de desarrollo y producción
  • Resumen de la interfaz de usuario
  • Navegación por los espacios de trabajo de Superset

3. Gestión de Usuarios, Roles y Seguridad

  • Gestión de usuarios
  • Control de acceso basado en roles (RBAC)
  • Permisos y modelos de seguridad
  • Gestión del acceso a conjuntos de datos y tableros de control
  • Creación de entornos de BI seguros
  • Mejores prácticas para despliegues empresariales

4. Conexión de Fuentes de Datos

  • Comprensión de las fuentes de datos admitidas
  • Conexión de bases de datos relacionales:
    • PostgreSQL
    • MySQL
    • SQL Server
    • Oracle
  • Conexión de bases de datos basadas en la nube
  • Configuración de la conexión de la base de datos
  • Gestión de conjuntos de datos
  • Pruebas y solución de problemas de las conexiones de datos

5. Trabajo con Conjuntos de Datos y Preparación de Datos

  • Comprensión de los conjuntos de datos en Superset
  • Creación de conjuntos de datos desde bases de datos
  • Definición de columnas y métricas
  • Creación de columnas calculadas
  • Uso de conjuntos de datos basados en SQL
  • Mejores prácticas de preparación de datos
  • Optimización de conjuntos de datos para el análisis

6. Exploración y Análisis de Datos

  • Uso de la interfaz de Explorar
  • Filtrado y segmentación de datos
  • Creación de consultas personalizadas
  • Selección de tipos de visualización apropiados
  • Realización de análisis exploratorio de datos
  • Comprensión de métricas y dimensiones
  • Trabajo con grandes conjuntos de datos

7. Creación de Visualizaciones de Datos

  • Resumen de las opciones de visualización de Superset
  • Creación de gráficos:
    • Gráficos de barras
    • Gráficos de líneas
    • Gráficos de torta
    • Tablas
    • Mapas de calor
    • Visualizaciones geográficas
    • Gráficos de series temporales
  • Personalización de las configuraciones de visualización
  • Formateo de gráficos para usuarios de negocios
  • Mejora del relato de datos (data storytelling)

8. Técnicas Avanzadas de Visualización

  • Creación de visualizaciones interactivas
  • Uso de filtros y controles
  • Trabajo con métricas calculadas
  • Configuraciones avanzadas de gráficos
  • Combinación de múltiples perspectivas analíticas
  • Optimización del rendimiento de las visualizaciones

9. Construcción de Tableros de Control (Dashboards)

  • Principios de diseño de tableros de control
  • Creación de tableros de control desde gráficos
  • Organización de los diseños de los tableros de control
  • Añadido de filtros interactivos
  • Creación de tableros de control centrados en el negocio
  • Compartir tableros de control con los usuarios
  • Exportación y presentación de informes

10. Integración de SQL con Apache Superset

  • Resumen de SQL Lab
  • Escritura de consultas SQL
  • Creación de conjuntos de datos virtuales
  • Uso de SQL para análisis avanzado
  • Optimización de consultas
  • Trabajo con uniones (joins) y consultas complejas
  • Gestión de flujos de trabajo analíticos basados en SQL

11. Análisis y Reportes Avanzados

  • Creación de KPIs y métricas de negocio
  • Análisis de tendencias
  • Análisis comparativo
  • Informes basados en el tiempo
  • Creación de tableros de control ejecutivos
  • Programación y compartimento de informes
  • Apoyo a la toma de decisiones basada en datos

12. Optimización del Rendimiento

  • Trabajo con grandes conjuntos de datos
  • Optimización del rendimiento de las consultas
  • Optimización en el lado de la base de datos
  • Estrategias de almacenamiento en caché (caching)
  • Gestión de los tiempos de carga de los tableros de control
  • Mejores prácticas para despliegues escalables

13. Solución de Problemas y Administración

  • Problemas comunes de instalación
  • Problemas de conexión de la base de datos
  • Depuración de errores de visualización
  • Gestión de la configuración de Superset
  • Monitoreo del rendimiento de Superset
  • Mantenimiento de entornos de producción

14. Taller Práctico y Resumen

  • Conexión de Apache Superset a una base de datos
  • Creación de conjuntos de datos
  • Construcción de visualizaciones interactivas
  • Desarrollo de un tablero de control completo
  • Aplicación de configuraciones de seguridad y compartición
  • Repaso de mejores prácticas
  • Preguntas y respuestas
  • Próximos pasos para el uso avanzado de Apache Superset

Requerimientos

  • Experiencia en inteligencia de negocios (BI) y visualización de datos.

Público Objetivo

  • Analistas de datos
  • Científicos de datos

Número de participantes


Precio por participante

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