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コース概要
Stratioプラットフォームの紹介
- Stratioアーキテクチャとコアモジュールの概要
- データライフサイクルにおけるRocketとIntelligenceの役割
- Stratio UIにログインし、ナビゲートする
Rocketモジュールでの作業
- データの取り込みとパイプラインの作成
- データソースの接続と変換の設定
- Rocketでの前処理タスクにPySparkを使用する
Stratioユーザー向けのPySparkエッセンシャル
- PySparkデータ構造と操作
- ループ構造: for, while, if/else の使用
- defを使用してカスタム関数を書くこととそれらの適用
PySparkを使用したRocketの高度な利用
- ストリーミング取り込みと変換
- バッチおよびリアルタイムシナリオでのループと関数の使用
- PySparkパイプラインでのパフォーマンスに関するベストプラクティス
Intelligenceモジュールの探求
- データモデリングと分析機能の概要
- 特徴選択、変換、探索
- カスタム分析と洞察でのPySparkの役割
高度なアナリティクスワークフローの構築
- Intelligenceでユーザー定義関数(UDFs)を作成する
- データロジックのために条件文とループを適用する
- ケーススタディ: セグメンテーション、集計、予測
デプロイメントとコラボレーション
- ワークフローの保存、エクスポート、再利用
- Stratioでの他のチームメンバーとの協力
- 出力の確認と下流ツールとの統合
まとめと次へのステップ
要求
- Pythonプログラミングの経験
- データ分析またはビッグデータ処理概念の理解
- Apache Sparkと分散計算の基本的な知識
対象者
- Stratioベースのプラットフォームで工作的するデータエンジニア
- RocketとIntelligenceモジュールを使用するアナリストまたは開発者
- Stratio内でのPySparkワークフローへの移行を計画している技術チーム
14 時間
お客様の声 (4)
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳
彼がカバーしたすべてのトピックと例。また、それらが私たちの日常業務でどのように役立つかを説明しました。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
トレーニングをとても楽しみました。すべてのモジュールが、仕事で解決しようとしている問題に適用できると感じました。Jupyter Notebookとの統合は非常に印象的でした。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
コース - Python for Geographic Information System (GIS)
機械翻訳
トレーニングで最も気に入ったのは、組織と場所でした。
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
コース - ArcGIS for Spatial Analysis
機械翻訳