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コース概要

はじめに

Stratio Data Fabricの概要

  • Stratioプラットフォームとそのデータエコシステムにおける役割について紹介
  • DatabricksからStratioへの移行:主な概念およびメリット
  • Stratioの高レベルなアーキテクチャと既存システムとの連携方法

拡張型データガバナンス入門

  • Stratioにおけるデータガバナンス原則
  • コンプライアンスやデータ品質を維持するための仕組み
  • ガバナンスルール、ポリシー、ワークフローの設定方法

Rocket分析環境入門

  • 分析ワークフロー向けのRocketモジュールの概要
  • Rocket環境でのデータパイプラインの作成手順
  • Rocketを使用した簡単なデータパイプラインの構築・テスト・デプロイ方法

Intelligence分析環境入門

  • AIおよびMLワークフロー向けのIntelligenceモジュールの解説
  • 規範的および記述的分析の実施法
  • Stratioを用いた基本的な機械学習モデルの開発・導入方法

情報のクエリ処理と変換

  • Stratioが提供するクエリ言語およびツールの概要
  • 分析に用いるためのデータ変換手法
  • Stratio環境におけるデータセットのクエリ操作と編集方法

クエリ用ストアドプロシージャ

  • Stratio内でのストアドプロシージャの仕組み理解
  • 複雑なクエリ処理を行う際の実装例とタイミングの解説
  • データマイニング目的でのストアドプロシージャの記述・実行法

授業で取り上げたサンプルスクリプト

  • 実践演習に使用されたサンプルコードの解説
  • 最適化手法およびベストプラクティスの紹介

講義資料と参考文献情報

  • Stratioに関する高度なトピックを扱った資料
  • ドキュメントや追加参考書などのリソース提供
  • 未解決の疑問点について質疑応答を行うセッション

まとめと今後のステップ

要求

  • Databricksに関する基礎知識があること
  • データマイニング、データベース運用、分析プロセスについて基本的な理解があること

対象者

  • データアナリスト
  • データサイエンティスト
  • データベース管理者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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