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Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über Stratio Data Fabric
- Einführung in die Stratio-Plattform und ihre Rolle im Datenökosystem
- Migration von Databricks zu Stratio: Schlüsselkonzepte und Vorteile
- Architektur auf hoher Ebene von Stratio und dessen Integration mit bestehenden Systemen
Einführung in Augmented Data Governance
- Governance-Prinzipien für Daten in Stratio
- Wie Stratio Compliance und Datenqualität sicherstellt
- Konfiguration von Governance-Regeln, Richtlinien und Workflows
Einführung in die analytische Umgebung Rocket
- Überblick über das Rocket-Modul für analytische Workflows
- Erstellung von Datenpipelines in der Rocket-Umgebung
- Entwicklung, Testung und Bereitstellung einer einfachen Datenpipeline mit Rocket
Einführung in die analytische Umgebung Intelligence
- Erkundung des Intelligence-Moduls für KI- und ML-Workflows
- Implementierung von vorschreibenden und beschreibenden Analysen
- Entwicklung und Bereitstellung eines grundlegenden Machine-Learning-Modells mit Stratio
Abfragen und Transformieren von Informationen
- Einführung in die Abfragesprache und Tools von Stratio
- Durchführung von Datentransformationen für Analysen
- Abfrage und Manipulation von Datensätzen in der Stratio-Umgebung
Gespeicherte Prozeduren zur Abfrage
- Verständnis gespeicherter Prozeduren innerhalb von Stratio
- Anwendungsfälle: Wann und wie gespeicherte Prozeduren für komplexe Abfragen implementiert werden sollen
- Schreiben und Ausführen gespeicherter Prozeduren für das Data Mining
In der Klasse besprochene Skriptbeispiele
- Durchsicht der in praktischen Übungen verwendeten Beispielskripts
- Besprechung von Optimierungstechniken und Best Practices
Präsentationen und zusätzliche Literatur
- Präsentationen zu fortgeschrittenen Themen in Stratio
- Weitergabe zusätzlicher Ressourcen, einschließlich Dokumentation und weiterführender Literatur
- F&A-Stunde zur Klärung verbleibender Fragen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Databricks
- Grundlegendes Verständnis von Datengewinnung (Data Mining), Datenbanknutzung und analytischen Prozessen
Zielgruppe
- Data Analysts
- Data Scientists
- Database Administrators
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Die Vielfalt der geteilten Informationen und die Klarheit, Begriffe auf einfache Weise zu erklären.
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
Kurs - GDPR Workshop
Maschinelle Übersetzung
Es ist eine praktische Sitzung.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Kurs - Talend Open Studio for ESB
Maschinelle Übersetzung