Zkuste nás kontaktovat
 Doba trvání 14 hodiny

Návrh Školení

Úvod do platformy Stratio

  • Přehled architektury Stratio a hlavních modulů
  • Role modulů Rocket a Intelligence v životním cyklu dat
  • Přihlášení a navigace v uživatelském rozhraní Stratio

Práce s modulem Rocket

  • Prijímání dat a vytváření pipelines
  • Propojování zdrojů dat a konfigurace transformací
  • Použití PySpark pro úlohy predzpracování v modulu Rocket

Základy PySpark pro uživatele Stratio

  • Datové struktury a operace v PySpark
  • Smyčecí konstrukce: použití for, while, if/else
  • Psaní vlastních funkcí pomocí def a jejich aplikace

Pokročilé využití Rocket s PySpark

  • Streamové přijímání dat a transformace
  • Použití smyček a funkcí v dávkových a reálných scénářích
  • Nejlepší postupy pro výkon v pipelines PySpark

Prozkoumání modulu Intelligence

  • Přehled funkcí modelování a analýzy dat
  • Výběr, transformace a zkoumání znaků (feature selection, transformation, exploration)
  • Role PySpark v customizovaných analýzách a ziskávání poznatků

Tvorba pokročilých analytických workflowů

  • Vytváření uživatelsky definovaných funkcí (UDF) v modulu Intelligence
  • Aplikace podmínek a smyček pro logiku dat
  • Případy použití: segmentace, agregace a předpovědi

Nasazení a spolupráce

  • Ukládání, export a znovu použití workflowů
  • Spolupráce s dalšími členy týmu v prostředí Stratio
  • Kontrola výstupů a integrace s nástroji níže v řetězci (downstream tools)

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Zkušenosti s programováním v Pythonu
  • Pochopení konceptů datové analýzy nebo zpracování big data
  • Základní znalosti Apache Spark a distribuovaného výpočtu

Cílová skupina

  • Data inženýři pracující na platformách postavených na Stratio
  • Analytici nebo vývojáři využívající moduly Rocket a Intelligence
  • Technické týmy migrující k workflowům PySpark v prostředí Stratio

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (3)

Nadcházející kurzy

Související kategorie