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 期間 14 時間

コース概要

Stratioプラットフォームへの入門

  • Stratioの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へのログインとナビゲーション

Rocketモジュールの実践

  • データ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におけるPySparkによる前処理タスクの実行

Stratioユーザー向けのPySpark基礎

  • PySparkのデータ構造と演算処理
  • ループ構文: for, while, if/elseの使用方法
  • defによるカスタム関数の作成と適用

PySparkを活用したRocketの高度な利用

  • ストリーミング取り込みと変換
  • バッチ処理およびリアルタイムシナリオにおけるループと関数の使用
  • PySparkパイプラインのパフォーマンス最適化ベストプラクティス

Intelligenceモジュールの探索

  • データモデリングと分析機能の概要
  • 特徴量の選定、変換、探索
  • カスタム分析とインサイト生成におけるPySparkの役割

高度な分析ワークフローの構築

  • Intelligenceにおけるユーザー定義関数(UDF)の作成
  • データロジック制御のための条件分岐とループの適用
  • ユースケース: セグメンテーション、集計、予測

デプロイ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上でのチームメンバーとの共同作業
  • 出力結果の確認と下流ツールへの統合

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonプログラミングの実務経験
  • データ分析またはビッグデータ処理の概念に関する理解
  • Apache Sparkおよび分散コンピューティングに関する基礎知識

対象読者

  • Stratioベースのプラットフォームで働くデータエンジニア
  • RocketとIntelligenceモジュールを利用するアナリストまたは開発者
  • Stratio内でのPySparkワークフローへ移行する技術チーム

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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