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課程簡介

Stratio 平台簡介

  • Stratio 架構和核心模塊概覽
  • Rocket 和 Intelligence 在數據生命週期中的角色
  • 登錄並導航 Stratio UI

與 Rocket 模塊合作

  • 數據採集和管道創建
  • 連接數據源並配置轉換
  • 在 Rocket 中使用 PySpark 進行預處理任務

Stratio 用戶的 PySpark 基礎知識

  • PySpark 數據結構和運算
  • 循環構造:for、while、if/else 的使用
  • 使用 def 寫自定義函數並應用它們

Rocket 與 PySpark 的高階用法

  • 流式數據採集和轉換
  • 在批量和實時場景中使用循環和函數
  • PySpark 管道的最佳性能實踐

探索 Intelligence 模塊

  • 數據建模和分析功能概覽
  • 特徵選擇、轉換和探索
  • PySpark 在自定義分析和洞察中的角色

構建高級分析工作流程

  • 在 Intelligence 中建立自定義函數(UDF)
  • 應用條件和循環進行數據邏輯處理
  • 使用案例:分段、聚合和預測

部署和協作

  • 保存、導出和重用工作流程
  • 在 Stratio 上與其他團隊成員協作
  • 審查輸出並集成到下游工具中

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 Python 程式設計經驗
  • 理解數據分析或大數據處理概念
  • 對 Apache Spark 和分佈式計算有基本知識

受眾

  • 在基於 Stratio 的平台上工作的數據工程師
  • 使用 Rocket 和 Intelligence 模塊的分析師或開發者
  • 在 Stratio 中轉向 PySpark 工作流的技術團隊
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (2)

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