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Cursos de Desarrollo/Cursos de Herramientas De Desarrollo/Curso Apache Superset

Curso de Apache Superset

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Aprende Apache Superset para análisis y visualización de datos en tiempo real.

Domina Apache Superset en este curso integral. Aprende a configurar, integrar datos, y crear dashboards interactivos y dinámicos para el análisis empresarial en tiempo real. Ideal para analistas y profesionales de datos.

Formación en Apache Superset bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Apache Superset

Analistas de datos, científicos de datos y profesionales de TI que buscan construir dashboards avanzados e interactivos con Apache Superset.

Objetivos de nuestro curso de Apache Superset

Comprender los conceptos fundamentales y las funcionalidades clave de Apache Superset.
Configurar entornos para implementar Superset en aplicaciones empresariales.
Crear dashboards interactivos y visualizaciones avanzadas.
Integrar múltiples fuentes de datos y optimizar consultas para análisis en tiempo real.
Desarrollar habilidades prácticas para gestionar y compartir insights empresariales mediante Apache Superset.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Apache Superset

Requisitos de nuestro curso de Apache Superset

Conocimientos básicos en SQL y gestión de bases de datos.
Familiaridad con conceptos de análisis y visualización de datos.
Equipo con al menos 8 GB de RAM, conexión estable a Internet, y 50 GB de espacio libre en disco.
Instalación previa de Python, Node.js y Docker.
Permisos de administrador para configuraciones iniciales del sistema y conexiones de datos.

Temario del curso de Apache Superset

tema 1

Introducción a Apache Superset

¿Qué es Apache Superset?
Casos de uso comunes en empresas y proyectos de datos
Componentes principales de Apache Superset
Cómo encaja Superset en el ecosistema de análisis de datos
Arquitectura básica y flujo de trabajo en Superset
Instalación rápida y exploración inicial
Diferencias con otras herramientas como Tableau y Power BI
Limitaciones y ventajas clave de Apache Superset
Mejores prácticas para implementar Superset en entornos productivos
Ejercicio práctico: Configuración inicial de Superset en un entorno local

tema 2

Configuración del entorno de trabajo

Requisitos previos para instalar Apache Superset
Instalación en sistemas Windows, macOS y Linux
Configuración de Python y dependencias esenciales
Uso de Docker para desplegar Superset rápidamente
Conexión con bases de datos locales y remotas
Resolución de problemas comunes en la configuración inicial
Configuración de usuarios y permisos básicos
Uso de entornos virtuales para aislar configuraciones
Configuración avanzada para entornos empresariales
Ejercicio práctico: Despliegue completo de Superset en Docker

tema 3

Conexión de fuentes de datos

Tipos de fuentes de datos soportadas por Superset
Configuración de conexiones con bases de datos SQL y NoSQL
Integración con sistemas de almacenamiento como AWS S3 y Google BigQuery
Configuración de credenciales y autenticación segura
Importación de conjuntos de datos externos a Superset
Resolución de problemas de conectividad
Opciones avanzadas para conexiones dinámicas
Uso de caché para mejorar el rendimiento de consultas
Integración de APIs personalizadas como fuente de datos
Ejercicio práctico: Conexión con una base de datos PostgreSQL

tema 4

Creación de conjuntos de datos

Creación de conjuntos de datos desde consultas SQL
Configuración de métricas y filtros personalizados
Uso de datasets virtuales para análisis avanzado
Edición y limpieza de datos en Superset
Estandarización de columnas y tipos de datos
Configuración de relaciones entre tablas para análisis relacional
Mejores prácticas para organizar conjuntos de datos
Resolución de problemas comunes en la preparación de datos
Ejercicio práctico: Creación de un conjunto de datos desde MySQL
Exportación de conjuntos de datos para compartir con otros usuarios

tema 5

Introducción a la visualización de datos

Tipos de visualizaciones disponibles en Superset
Configuración básica de gráficos: Barras, líneas y áreas
Personalización de colores, estilos y etiquetas
Uso de métricas calculadas para análisis avanzado
Aplicación de filtros y ordenación en visualizaciones
Resolución de problemas de representación gráfica
Ejercicio práctico: Creación de un gráfico de tendencias
Diferencias entre gráficos simples y gráficos complejos en Superset
Creación de visualizaciones interactivas para explorar datos
Mejores prácticas para la presentación de datos visuales

tema 6

Dashboards interactivos

Introducción a los dashboards en Apache Superset
Diseño y disposición de componentes en un dashboard
Uso de filtros globales en dashboards
Vinculación de múltiples visualizaciones en un solo tablero
Creación de paneles para diferentes audiencias empresariales
Ejemplo práctico: Dashboard para ventas mensuales
Resolución de problemas de carga y rendimiento
Personalización avanzada con código CSS
Exportación y compartición de dashboards
Mejores prácticas para diseñar dashboards efectivos

tema 7

Seguridad y permisos en Apache Superset

Introducción a los roles y permisos en Superset
Configuración de usuarios con diferentes niveles de acceso
Uso de autenticación externa: LDAP y OAuth
Configuración de conexiones seguras con SSL/TLS
Ejemplo práctico: Creación de roles para un equipo de análisis
Resolución de problemas de seguridad comunes
Monitoreo de actividades y auditoría en Superset
Mejores prácticas para gestionar acceso y datos sensibles
Automatización de configuraciones de seguridad
Casos de uso de seguridad avanzada en entornos empresariales

tema 8

Optimización de rendimiento

Identificación de cuellos de botella en consultas
Configuración de caché para mejorar la velocidad de carga
Uso eficiente de recursos en servidores y clústeres
Optimización de consultas SQL para grandes conjuntos de datos
Resolución de problemas de tiempos de respuesta elevados
Ejemplo práctico: Mejorar el rendimiento de un dashboard
Uso de herramientas de monitoreo para medir el rendimiento
Estrategias para manejar grandes volúmenes de datos
Mejores prácticas para optimizar entornos Superset
Integración con herramientas externas para análisis de rendimiento

tema 9

Integración con herramientas de terceros

Conexión con Apache Airflow para automatización de tareas
Exportación de datos a herramientas como Tableau y Power BI
Integración con plataformas de almacenamiento como AWS y GCP
Uso de APIs para personalizar flujos de trabajo
Creación de pipelines automatizados con Superset y ETL
Resolución de problemas de compatibilidad entre herramientas
Ejemplo práctico: Integración de Superset con Apache Kafka
Beneficios de un enfoque integrado en análisis de datos
Mejores prácticas para gestionar integraciones complejas
Casos de uso de integración con herramientas empresariales

tema 10

Personalización y extensibilidad

Introducción a la personalización en Superset
Configuración de temas y estilos globales
Creación de plugins personalizados para nuevas funcionalidades
Uso de scripts de Python para automatización avanzada
Personalización de gráficos con librerías externas como D3.js
Ejemplo práctico: Extender un gráfico existente con nuevas opciones
Configuración de notificaciones y alertas personalizadas
Resolución de problemas en la implementación de personalizaciones
Estrategias para mantener un entorno personalizable a largo plazo
Mejores prácticas para extender Apache Superset en proyectos empresariales