Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
1. Apache Superset'e Giriş
- Apache Superset nedir?
- Superset'in modern İş Zekâsı (BI) alanındaki rolü
- Geleneksel BI platformlarıyla karşılaştırma
- Temel özellikler ve yetenekler
- Tipik kullanım senaryoları ve iş durumları
- Superset ekosisteminin genel görünümü
2. Apache Superset Mimarisini ve Ortam Kurulumu
- Apache Superset mimarisi genel bakış
- Temel bileşenler:
- Web uygulaması
- Meta veri veritabanı
- Görselleştirme katmanı
- Güvenlik katmanı
- Apache Superset kurulumu
- Konteynerler kullanarak Superset'i çalıştırma
- Geliştirme ve üretim ortamlarının yapılandırılması
- Kullanıcı arayüzü genel görünüm
- Superset çalışma alanlarında gezinme
3. Kullanıcı, Rol ve Güvenlik Yönetimi
- Kullanıcı yönetimi
- Rol tabanlı erişim denetimi (RBAC)
- Yetkiler ve güvenlik modelleri
- Veri kümelerine ve panolara erişimi yönetme
- Güvenli BI ortamlarının oluşturulması
- Kurumsal dağıtımlar için en iyi uygulamalar
4. Veri Kaynaklarına Bağlanma
- Desteklenen veri kaynaklarını anlama
- İlişkisel veritabanlarına bağlanma:
- PostgreSQL
- MySQL
- SQL Server
- Oracle
- Bulut tabanlı veritabanlarına bağlanma
- Veritabanı bağlantı yapılandırması
- Veri kümelerinin yönetimi
- Veri bağlantılarını test etme ve arıza giderme
5. Veri Kümeleri ve Veri Hazırlığı ile Çalışma
- Superset'teki veri kümelerini anlama
- Veritabanlarından veri kümeleri oluşturma
- Sütun ve metrik tanımlama
- Hesaplanmış sütun oluşturma
- SQL tabanlı veri kümelerinin kullanımı
- Veri hazırlığı en iyi uygulamaları
- Analiz için veri kümelerini optimize etme
6. Veri Keşfi ve Analizi
- Keşfet (Explore) arayüzünün kullanımı
- Verilerin filtrelenmesi ve dilimlenmesi
- Özel sorguların oluşturulması
- Uygun görselleştirme türlerinin seçilmesi
- Kesikli veri analizi (EDA) gerçekleştirme
- Metrik ve boyutların anlaşılması
- Büyük veri kümeleriyle çalışma
7. Veri Görselleştirmeleri Oluşturma
- Superset görselleştirme seçeneklerine genel bakış
- Grafik oluşturma:
- Çubuk grafikler
- Çizgi grafikler
- Pasta grafikleri
- Tablolar
- Sıcaklık haritaları (Heatmaps)
- Cografik görselleştirmeler
- Zaman serisi grafikleri
- Görselleştirme ayarlarını özelleştirme
- İş kullanıcıları için grafikleri biçimlendirme
- Veri anlatıcılığını (storytelling) iyileştirme
8. İleri Düzey Görselleştirme Teknikleri
- Etkileşimli görselleştirmeler oluşturma
- Filtre ve kontrollerin kullanımı
- Hesaplanmış metriklerle çalışma
- İleri düzey grafik yapılandırması
- Birden fazla analitik perspektifi birleştirme
- Görselleştirme performansı optimizasyonu
9. Pano (Dashboard) Oluşturma
- Pano tasarım ilkeleri
- Grafiklerden pano oluşturma
- Pano yerleşimlerini düzenleme
- Etkileşimli filtreler ekleme
- İş odaklı panolar oluşturma
- Kullanıcılara panoları paylaşma
- Raporları dışa aktarma ve sunma
10. Apache Superset ile SQL Entegrasyonu
- SQL Lab genel bakış
- SQL sorguları yazma
- Sanal veri kümeleri oluşturma
- İleri düzey analiz için SQL kullanımı
- Sorgu optimizasyonu
- Birleştirmeler (joins) ve karmaşık sorgularla çalışma
- SQL tabanlı analitik akışlarının yönetimi
11. İleri Düzey Analitik ve Raporlama
- KPI ve iş metrikleri oluşturma
- Eğilim analizi
- Karşılaştırmalı analiz
- Zamana dayalı raporlama
- Yönetici panoları oluşturma
- Raporların planlanması ve paylaşılması
- Veriye dayalı karar vermeyi destekleme
12. Performans Optimizasyonu
- Büyük veri kümeleriyle çalışma
- Sorgu performansı optimizasyonu
- Veritabanı tarafında optimizasyon
- Önbellekleme stratejileri
- Pano yükleme sürelerini yönetme
- Ölçeklenebilir dağıtımlar için en iyi uygulamalar
13. Arıza Giderme ve Yönetim
- Yaygın kurulum sorunları
- Veritabanı bağlantı sorunları
- Görselleştirme hatalarının ayıklanması
- Superset yapılandırmasının yönetimi
- Superset performansının izlenmesi
- Üretim ortamlarının bakımı
14. Uygulamalı Atölye ve Özet
- Apache Superset'in bir veritabanına bağlanması
- Veri kümelerinin oluşturulması
- Etkileşimli görselleştirmelerin oluşturulması
- Tam bir panonun geliştirilmesi
- Güvenlik ve paylaşım ayarlarının uygulanması
- En iyi uygulamaların gözden geçirilmesi
- Soru ve cevap
- İleri düzey Apache Superset kullanımı için sonraki adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- İş zekâsı ve veri görselleştirme deneyimi.
Hedef Kitle
- Veri analistleri
- Veri bilimciler
14 Saatler
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
