Schulungsübersicht
Einführung in die Stratio-Plattform
- Überblick über die Stratio-Architektur und die Kernmodule
- Die Rolle von Rocket und Intelligence im Datenlebenszyklus
- Einloggen und Navigation in der Stratio-Benutzeroberfläche
Arbeiten mit dem Rocket-Modul
- Datenaufnahme und Pipeline-Erstellung
- Verbinden von Datenquellen und Konfigurieren von Transformationen
- Verwendung von PySpark für Vorverarbeitungsaufgaben in Rocket
PySpark-Grundlagen für Stratio-Benutzer
- PySpark-Datentypen und -Operationen
- Schleifenkonstrukte: for, while, if/else-Anwendung
- Schreiben benutzerdefinierter Funktionen mit def und deren Anwendung
Fortgeschrittene Nutzung von Rocket mit PySpark
- Streaming-Aufnahme und -Transformationen
- Verwendung von Schleifen und Funktionen in Batch- und Echtzeitszenarien
- Best Practices für die Performance in PySpark-Pipelines
Erkundung des Intelligence-Moduls
- Überblick über Datenmodellierung und Analysefunktionen
- Feature-Auswahl, -transformation und -exploration
- Die Rolle von PySpark in benutzerdefinierten Analysen und Einblicken
Erstellung fortgeschrittener Analyseworkflows
- Erstellen von benutzerdefinierten Funktionen (UDFs) in Intelligence
- Anwenden von bedingten Anweisungen und Schleifen für Datenlogiken
- Use Cases: Segmentation, Aggregation und Vorhersage
Bereitstellung und Zusammenarbeit
- Speichern, Exportieren und Wiederverwenden von Workflows
- Zusammenarbeiten mit anderen Teammitgliedern in Stratio
- Prüfen der Ausgabe und Integration in nachgeschaltete Tools
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in Python-Programmierung
- Verständnis von Datenanalyse oder Big Data-Verarbeitungskonzepten
- Grundkenntnisse in Apache Spark und verteiltem Computing
Zielgruppe
- Data Engineers, die auf Stratio-basierten Plattformen arbeiten
- Analysten oder Entwickler, die die Rocket- und Intelligence-Module nutzen
- Technische Teams, die zu PySpark-Workflows innerhalb von Stratio wechseln
Erfahrungsberichte (4)
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
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Alle von ihm behandelten Themen, einschließlich der Beispiele. Er hat auch erklärt, wie diese Themen uns in unserem täglichen Job helfen.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Kurs - QGIS for Geographic Information System
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Ich habe die Schulung wirklich genossen. Ich fand, dass alle Module auf Probleme anwendbar sind, mit denen ich in meiner Arbeit konfrontiert bin. Die Integration der Schulung mit Jupyter-Notebooks war wirklich beeindruckend.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Kurs - Python for Geographic Information System (GIS)
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Das, was mir am besten an der Schulung gefallen hat, war die Organisation und der Standort.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Kurs - ArcGIS for Spatial Analysis
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