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コース概要

Stratioプラットフォーム概要説明

  • Stratioのアーキテクチャおよび主要モジュールについて概説する。
  • データライフサイクル全体におけるRocketおよびIntelligenceモジュールの役割を解説する。
  • Stratio UIへのログイン手順および基本的な操作方法について習得する。

Rocketモジュールの基礎実践

  • データ取り込み処理およびパイプライン構築方法を説明する。
  • さまざまなデータソースとの接続設定や変換条件の定義手順について学ぶ。
  • Rocketモジュール内での前処理タスクにPySparkを活用する方法を説明する。

Stratio利用者向けPySpark基礎講座

  • PySparkで使用されるデータ構造および基本操作について説明する。
  • 繰り返し処理用のfor文やwhile文、if/else条件分岐構文の使い方を解説する。
  • def構文を用いた独自関数の記述手法および実践的な適用法について習得する。

PySparkを活用したRocketモジュール上級利用法

  • ストリーム処理方式におけるデータ取り込みおよび変換手法について解説する。
  • バッチ処理およびリアルタイム処理時のループ構造と関数適用テクニックを習得する。
  • PySparkパイプラインのパフォーマンス向上に役立つ最善実践法について説明する。

Intelligenceモジュールの基礎解説

  • データモデリングおよび分析処理に用いられる機能群を紹介する。
  • 特徴量の選択・変換手法やその探索的利用法について説明する。
  • カスタム分析処理およびインサイト導出においてPySparkが果たす役割を解説する。

高度な分析ワークフローの構築法

  • Intelligenceモジュール上でユーザー定義関数(UDF)の作成手法を習得する。
  • 条件分岐構造およびループ処理を活用した高度なデータロジック設計法について説明する。
  • セグメンテーションや集約処理、予測モデル生成の具体事例を用いて学ぶ。

展開・共有手法の理解

  • 作成済みワークフローの保存方法、エクスポート手順および再利用手法を説明する。
  • Stratio上で他のチームメンバーと共同作業を行う際の留意点や共有機能を紹介する。
  • 処理結果の確認方法および後続システムとの連携方法について習得する。

講座まとめおよび今後の展望

要求

  • Pythonプログラミングに関する実務経験があること
  • データ分析やビッグデータ処理の基本概念を理解していること
  • Apache Sparkおよび分散コンピューティングに関する基礎知識があること

対象となる受講者

  • Stratioベースのプラットフォームで業務に従事しているデータエンジニア
  • RocketモジュールおよびIntelligenceモジュールを利用する分析担当者や開発者
  • Stratio内でPySparkベースのワークフロー導入に取り組んでいる技術チーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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今後のコース

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