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APACHE Superset e APACHE HOP - ETL e visualizações de dados
Rating: 4.5 out of 5(44 ratings)
236 students

APACHE Superset e APACHE HOP - ETL e visualizações de dados

Construa cargas em ETL e prepare suas visualizações de dados
Last updated 4/2026
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • Superset: plataforma de exploração e visualização de dados criada com base no Apache Superset de código aberto
  • Superset: permite a criação de gráficos e dashboards, permitindo a construção de visualização sem código
  • Superset: é possível executar uma análise mais profunda usando o editor SQL nativo
  • Superset: permite a conexão com diversas fontes de dados como Data Warehouse, Data Lake, planilhas, tudo 100% na nuvem
  • Superset: possui um ambiente fácil de usar, onde você cria uma workspace de trabalho e constrói seus projetos
  • Superset: permite carregar seus dados de diversos bancos de dados e origens diferentes, acessando os dados de forma transparente
  • Superset: permite a criação de gráficos (CHART) dos mais variados e com requisitos de filtros e ajustes de campos, podendo gerar novos atributos
  • Superset: permite que você utilize o SQL LAB para explorar seus dados via SQL
  • Superset: possui um fluxo de trabalho que organiza a construção das análises de dados
  • Superset: com o Preset - APACHE Superset é possível conectar seus dados, criar um conjunto de dados, criar gráficos, construir um painel e compartilhar seus ins
  • Superset: possui um espaço de trabalho para armazenamento das informações a serem desenvolvidas
  • Superset: permite a construção de gráficos diversos: tabela, setores, heatmap, treemap, box plot, linha, sunburst, dentre outros
  • Superset: permite a construção de previsões utilizando técnicas como FORECAST
  • Superset: permite a colaboração e compartilhamento de gráficos e dashboard
  • HOP: o que é  Hop Orchestration Platform
  • HOP: entendendo sobre fluxos de trabalho e pipelines
  • HOP: entendendo sobre projetos e ambientes
  • HOP: instalação do APACHE HOP
  • HOP: criando pipelines com arquivos texto
  • HOP: realizando tratamento de dados para entendimento do processo de engenharia de dados
  • HOP: o que são transformações, links e ações dentro de um pipeline
  • HOP: construindo um workflow, orquestrador da sequência das operações
  • HOP: entendendo o HOP GUI e seus componentes
  • HOP: entendendo menu barras, principal e perspectivas
  • HOP: criando sua área de projetos
  • HOP: componentes pipelines: Sort, Select value, CSV file input, Value mapper, Filter rows, Dummy, Unique rows, Merge Join, Text File Output
  • HOP: entendendo o que é : View output, Preview output , Debug output
  • HOP: componentes pipelines: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail, File
  • HOP: leitura de dados em uma API: Rest Client, JSON Input, JSON Output
  • HOP: construindo Workflow com execução de pipelines
  • HOP: entendo o uso de variáveis globais no APACHE HOP
  • HOP: automatização de pipeline ou workflow pelo HOP-RUN
  • HOP: construindo pipelines em banco de dados Postgresql: Table Input, Table Output, Configurando conexão
  • HOP: instalação de banco de dados Postgresql, usando PGAdmin

Course content

2 sections45 lectures6h 9m total length
  • Apresentação - O que é o APACHE Superset4:48
  • INFORMAÇÕES IMPORTANTES! - Leia antes de começar o curso0:23
  • Entendendo sobre Preset - APACHE Superset14:16
  • Criação da conta no ambiente da nuvem do Preset4:18
  • Realizando a carga dos dados para o treinamento9:57
  • Criação do Chart - Tabela12:54
  • Criação do Chart - Treemap7:03
  • Criação do Chart - Série Temporal e Previsão com FORECAST12:28
  • Criação de uma nova coluna customizada4:45
  • Criação do Chart - KPI2:59
  • Criação do Chart - Sunburst8:33
  • Criação do Chart - Graph Chart - Gráfico de rede8:21
  • Criação do Chart - Box Plot9:57
  • Criação de dashoboard - gerando insights e entendo as análises11:01
  • Criação de filtros nos dashboards12:22
  • Criação de query pelo SQL LAB7:37
  • Responda a pergunta
  • Aula Final - entrega de atividade3:08

Requirements

  • Conhecimento elementar de SQL
  • Importante ter conhecimento sobre banco de dados, arquivos de dados
  • Importante que você conheça lógica de programação

Description

Você estudará duas das principais ferramentas da APACHE, o Apache Hop e o Apache Superset. Esses cursos combinam o poder das ferramentas Apache e oferecem aos profissionais a oportunidade de se atualizarem e se capacitarem em tecnologias avançadas.

O Apache Hop é uma ferramenta de orquestração de fluxos de dados, que permite aos usuários criar, executar e monitorar pipelines de processamento de dados em larga escala. Com o Apache Hop, os profissionais podem trabalhar com diversas fontes de dados e aplicar transformações em seus fluxos de dados de forma simples e intuitiva.

Já o Apache Superset é uma ferramenta de visualização de dados, que permite aos usuários criar dashboards interativos e analisar seus dados de forma rápida e eficiente. Com o Apache Superset, os profissionais podem criar gráficos, tabelas e mapas personalizados, além de compartilhar seus dashboards com suas equipes.

A melhor parte é que essas duas ferramentas Apache são interligadas e trabalham juntas para oferecer soluções completas aos profissionais que buscam excelência em seus projetos. Combinando o poder do Apache Hop e do Apache Superset, os profissionais podem criar pipelines de processamento de dados robustos e escaláveis, enquanto visualizam seus dados de forma clara e concisa.

Convidamos os profissionais que desejam se capacitar em tecnologias avançadas a participarem de nossos cursos de Apache Hop e Apache Superset. Com um instrutor experiente e conteúdo de qualidade, nossos cursos oferecem uma oportunidade única de aprender sobre essas ferramentas Apache e explorar todo o seu potencial.

Não perca essa chance de se destacar no mercado e se tornar um especialista em tecnologias avançadas!

Venha e comece hoje mesmo.

Who this course is for:

  • Estudantes e profissionais de computação, Informática, estatística, data science, analista de dados, engenheiro de dados
  • Profissionais que desejam construir dashboards e gráficos
  • Profissionais que, de alguma forma, utilizam dados no seu dia a dia