Eğitim İçeriği
1. Apache Superset'e Giriş
- Apache Superset nedir?
- Modern İş Zekası (BI) içindeki rolü
- Geleneksel BI platformlarıyla karşılaştırması
- Temel özellikler ve yetenekler
- Kullanım durumları ve iş senaryoları
- Superset ekosisteminin genel bakışı
2. Apache Superset Mimarisi ve Ortam Kurulumu
- Apache Superset mimarisi genel bakışı
- Temel bileşenler:
- Web uygulaması
- Metadata veritabanı
- Görselleştirme katmanı
- Güvenlik katmanı
- Apache Superset'in yüklenmesi
- Konteynerler kullanılarak Superset'in çalıştırılması
- Geliştirme ve üretim ortamlarının yapılandırılması
- Kullanıcı arayüzü genel bakışı
- Superset çalışma alanlarında gezinme
3. Kullanıcı Yönetimi, Rollere Erişim Kontrolü ve Güvenlik
- Kullanıcı yönetimi
- Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC)
- İzinler ve güvenlik modelleri
- Veri kümelerine ve panellere erişimin yönetimi
- Güvenli BI ortamlarının oluşturulması
- Kurumsal dağıtımlar için en iyi uygulamalar
4. Veri Kaynaklarına Bağlanma
- Desteklenen veri kaynaklarının anlaşılması
- İlişkisel veritabanlarına bağlanma:
- PostgreSQL
- MySQL
- SQL Server
- Oracle
- Bulut tabanlı veritabanlarına bağlanma
- Veritabanı bağlantı yapılandırması
- Veri kümelerinin yönetimi
- Veri bağlantılarının test edilmesi ve sorun giderme
5. Veri Kümeleriyle Çalışma ve Veri Hazırlama
- Superset'teki veri kümelerinin anlaşılması
- Veritabanlarından veri kümesi oluşturma
- Sütunların ve metriklerin tanımlanması
- Hesaplanmış sütunlar oluşturma
- SQL tabanlı veri kümelerinin kullanımı
- Veri hazırlama için en iyi uygulamalar
- Analiz için veri kümelerinin optimize edilmesi
6. Verilerin Keşfedilmesi ve Analizi
- Explore arayüzünün kullanımı
- Verilerin filtrelenmesi ve dilimlenmesi
- Özel sorguların yazılması
- Uygun görselleştirme türlerinin seçimi
- Araştırmacı veri analizi yapma
- Metriklerin ve boyutların anlaşılması
- Büyük veri kümeleriyle çalışma
7. Veri Görselleştirmelerinin Oluşturulması
- Superset görselleştirme seçeneklerinin genel bakışı
- Grafik oluşturma:
- Çubuk grafikler
- Çizgi grafikler
- Pasta grafikler
- Tablolar
- Isı haritaları
- Coğrafi görselleştirmeler
- Zaman serisi grafikleri
- Görselleştirme ayarlarının özelleştirilmesi
- iş kullanıcıları için grafiklerin biçimlendirilmesi
- Veri hikaye anlatımının iyileştirilmesi
8. Gelişmiş Görselleştirme Teknikleri
\r- Etkileşimli görselleştirmelerin oluşturulması
- Filtrelerin ve kontrollerin kullanımı
- Hesaplanmış metriklerle çalışma
- Gelişmiş grafik yapılandırmaları
- Çoklu analiz açılarını birleştirme
- Görselleştirme performansının optimize edilmesi
9. Panellerin İnşa Edilmesi
- Panellerin tasarım ilkeleri
- grafiklerden paneller oluşturma
- Panellerin düzenlerinin düzenlenmesi
- Etkileşimli filtrelerin eklenmesi
- iş odaklı panellerin oluşturulması
- Panellerin kullanıcılarla paylaşılması
- Raporların dışa aktarılması ve sunulması
10. Apache Superset ile SQL Entegrasyonu
- SQL Lab genel bakışı
- SQL sorgularının yazılması
- Sanal veri kümelerinin oluşturulması
- Gelişmiş analiz için SQL kullanımı
- Sorgu optimizasyonu
- Birleşimler ve karmaşık sorgularla çalışma
- SQL tabanlı analitik iş akışlarının yönetimi
11. Gelişmiş Analitik ve Raporlama
- KPI'ların ve iş metriklerinin oluşturulması
- Eğim analizi
- Karşılaştırmalı analiz
- Zaman bazlı raporlama
- Yönetici panellerinin oluşturulması
- Raporların zamanlanması ve paylaşılması
- Veriye dayalı kararları destekleme
12. Performans Optimizasyonu
- Büyük veri kümeleriyle çalışma
- Sorgu performansının optimizasyonu
- Veritabanı tarafında optimizasyon
- Önbellekleme stratejileri
- Panellerin yükleme sürelerinin yönetimi
- Ölçeklenebilir dağıtımlar için en iyi uygulamalar
13. Sorun Giderme ve Yönetim
- Yaygın yükleme sorunları
- Veritabanı bağlantı problemleri
- Görselleştirme hatalarının ayıklanması
- Superset yapılandırmasının yönetimi
- Superset performansının izlenmesi
- Üretim ortamlarının korunması
14. Uygulamalı Atölye ve Özet
- Apache Superset'in bir veritabanına bağlanması
- Veri kümelerinin oluşturulması
- Etkileşimli görselleştirmelerin geliştirilmesi
- Tam bir panelin inşa edilmesi
- Güvenlik ve paylaşım ayarlarının uygulanması
- En iyi uygulamaların gözden geçirilmesi
- Soru-cevap
- Gelişmiş Apache Superset kullanımı için sonraki adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- iş zekası (BI) ve veri görselleştirme konusunda deneyim.
Katılımcı Profili
- Veri analistleri
- Veri bilimciler
Danışanlarımızın Yorumları (7)
Gunnar harika bir eğitmen oldu. Katılımcıların deneyim ve uzmanlık düzeyleri farklı olmasına rağmen, eğitimde uygun seviyeye oturtmayı başardı. Çok sevecen biri olduğunu gösterdi ve 2 gün boyunca ne kadar heyecan ve mizah katabilirse onu kattı. Bizi her an etkileşimli tuttu ve sorularımıza açık ve dürüst bir şekilde yanıt vermeye çalıştı.
Seaman - PowerX Technology Ltd
Eğitim - Getting Started with Apache Superset
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitmen paylaşma konusunda oldukça açıktır
Wilianto Wilianto - PT. Supra Matra Abadi
Eğitim - Getting Started with Apache Superset
Yapay Zeka Çevirisi
Keşif ve görselleştirmeyi seviyorum
Vincent Kwenady - PT. Supra Matra Abadi
Eğitim - Getting Started with Apache Superset
Yapay Zeka Çevirisi
Kurulum ve Veri Görselleştirme
Raihan Ahmad Bangun - PT. Supra Matra Abadi
Eğitim - Getting Started with Apache Superset
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitmenin kitleyle çok etkileşimli olmasına ve her soruya cevap vermesine çok seviyorum. Ayrıca, kitleye yardımcı olmada da çok yararlıdır.
Parnika Kaur - PT. Supra Matra Abadi
Eğitim - Getting Started with Apache Superset
Yapay Zeka Çevirisi
Farklı konulara ve sorulardaki esneklik ve yaklaşım.
Marcin Bochniak - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
Eğitim - Getting Started with Apache Superset
Yapay Zeka Çevirisi
kendi sorularını cevaplamaya olan imkan, serbest tartışma
Lukasz Sochowski - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
Eğitim - Getting Started with Apache Superset
Yapay Zeka Çevirisi