Podstawy Apache Superset

Charakterystyka

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) skierowane jest do analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą eksplorować, organizować i wizualizować dane za pomocą Apache Superset.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Apache Superset.
• Łączyć dane z różnych baz danych.
• Wizualizować duże zbiory danych.
• Tworzyć i udostępniać złożone pulpity nawigacyjne.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Odbiorcy

• Analitycy danych
• Naukowcy zajmujący się danymi

Wymagania

Doświadczenie w zakresie business intelligence i wizualizacji danych.

09:00 – 09:30 — Wprowadzenie do Apache Superset

• Rola Superset w procesie analitycznym
• Główne moduły: SQL Lab, Explore, Datasets, Dashboards
• Przepływ pracy: źródło → dataset → wykres → dashboard

09:30 – 11:00 — Praca z danymi: Datasets

• Podstawy pracy z datasetami
• Typy datasetów: fizyczne vs. wirtualne
• Definicja kolumn, metryk, filtrów
• Dobre praktyki nazewnictwa i dokumentowania

Ćwiczenia

• tworzenie własnego datasetu z tabeli
• dodanie metryki (np. count distinct, sum, ratio)
• ustawienie pól filterable

Przerwa 11:00 – 11:15

11:15 – 13:00 — SQL LAB (moduł kluczowy)

• Pisanie zapytań SQL
• CTE, okna analityczne, agregacje
• Tworzenie i zapisywanie zapytań (Saved Query)
• Budowanie Virtual Dataset na podstawie SQL
• Limity, filtrowanie, preview wyników

Ćwiczenia

• zapytanie agregujące
• przygotowanie modelu danych pod wykres
• zapisanie zapytania jako dataset

14:00 – 15:30 — Analiza i weryfikacja danych

• Jak weryfikować dane przed tworzeniem wizualizacji
• Kontrola jakości danych
• Porównanie wyników SQL vs. dataset
• Tworzenie zestawów danych dla innych użytkowników

15:30 – 16:30 — Dobre praktyki analityczne

• Nazewnictwo datasetów, metryk, wykresów
• Logika i spójność danych
• Unikanie błędów interpretacji
• Przygotowanie danych z myślą o dashboardach

16:30 – 17:00 — Sesja Q&A i konsultacje z instruktorem

09:00 – 10:30 — Tworzenie wizualizacji (Explore)

• Rodzaje wykresów i ich zastosowania
• Ustawianie metryk, grupowań, filtrów
• Zaawansowane opcje wykresów (annotations, forecast, custom SQL)
• Optymalna prezentacja wyników

Ćwiczenia

• stworzenie 3 wykresów różnego typu

10:30 – 11:30 — Tabele analityczne i metryki

• Tworzenie tabel przestawnych
• Konfiguracja drilldowns, sortowania, kolumn dynamicznych
• Komunikacja wyników w tabelach

Ćwiczenia

• stworzenie tabeli szczegółowej + agregowanej

Przerwa 11:30 – 11:45

11:45 – 13:00 — Budowa dashboardów

• Projektowanie struktury dashboardu
• Dodawanie wykresów i ich układu
• Filtry globalne i mapping filtrów
• Spójność kolorystyczna i UX dashboardów

Ćwiczenia

• zbudowanie kompletnego dashboardu

14:00 – 15:00 — Udostępnianie zasobów i praca zespołowa

• Udostępnianie: datasetów, wykresów, dashboardów
• Widoczność dla użytkowników i grup
• Tworzenie wersji roboczych i kopii
• Jak admin‑analityk wspiera użytkowników

15:00 – 16:00 — Eksport danych i raportowanie

• Eksport CSV, Excel, pobieranie danych z wizualizacji
• Eksport wykresów i dashboardów
• Wysyłka automatyczna e‑mail (jeśli aktywna w danej instancji)
• Scenariusze pracy z zewnętrznymi narzędziami (Excel, Power BI, Teams, SharePoint)

16:00 – 16:45 — Case study: od surowego źródła → dashboard

• Cały proces end‑to‑end
• Łączenie SQL, datasetów, wizualizacji
• Wnioski i dobre praktyki

16:45 – 17:00 — Podsumowanie + Q&A