Чему вы научитесь
- SUPERSET
- Docker-развертывание – быстрый старт без головной боли
- Кастомизация деплоя – тонкая настройка через .env и docker-init.sh
- Бэкапы и восстановление – защита данных от потерь
- Кэширование с Redis – ускорение работы дашбордов и защита СУБД
- Jinja и Handlebars – динамические запросы и гибкие шаблоны
- Annotation Layers – расширенная аналитика на графиках
- CSS Templates – изменение интерфейса под корпоративный стиль
- Локализация – перевод Superset на любой язык
- RBAC (Role-Based Access Control) – гибкие права для пользователей
- RLS (Row-Level Security) – защита строк данных на уровне БД
- CLS (Column-Level Security) – контроль доступа к отдельным столбцам
- Keycloak-интеграция – корпоративная аутентификация
- Superset API – программируемое управление системой
- Swagger – единая точка Superset API
- Celery – фоновые задачи
- Взаимодействие Superset с СУБД – подключение, как происходит общение
- CLICKHOUSE
- Специфические функции - от функций работы с датой до массивов
- Агрегатные функции - от базовых до продвинутых, включая комбинаторы
- Все специфические виды JOIN - ClickHouse ими богат
- Физические виды соединений - поймем, почему миф "ClickHouse плохо джойнит" - вовсе не миф
- 8192 - откуда растут все ноги.
- Append only + версионирование - как правильно работать с ClickHouse
- MergeTree - семейство основных движков
- Партиционирование - мощный инструмент оптимизации
- TTL - помощник, удаляющий устаревшие данные
- Материализованные представления - это не те MV, о которых вы думали
- Словари - для кого-то главный аргумент в пользу выбора ClickHouse
- CTE. Времянки - если не знать, то будет больно
- LowCardinality - словарное хранение значений колонки
- Nullable - а вам точно нужен NULL?
- Нативный клиент Python - кратко о том, как взаимодействовать с ClickHouse при помощи Python
- Освоим все индексы, поймем что они бесполезны
- Найдем решение проблемы индексов в виде проекций
- Научимся лучше работать с партициями
- И это еще не все - больше символов в этот раздел просто нельзя вставить
О курсе
Освойте передовые инструменты аналитика данных - ClickHouse + Apache Superset. Связка, являющаяся де-факто стандартом индустрии. Знание этих инструментов выведет вас на новый уровень карьеры!
Для кого этот курс
Данный курс предназначен для всех, кто так или иначе работает / планирует работать с данными.
Начальные требования
Для успешного прохождения курса необходимо:
- Знание Docker, либо быть готовым повторить всё за преподавателем
- Знания SQL обязательно (select, where, group by, having, order by, join и т.д.). Вы умеете писать SQL-запросы
- Знания Python желательно - вы знакомы с типами данных, функциями. Знаете про библиотеки - панды ваши друзья. Желательно знать какую-либо IDE (PyCharm, VSCode), но не обязательно.
5 624