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 課程時長 14 時間:

課程簡介

Stratio 平台簡介

  • Stratio 架構與核心模組概覽
  • Rocket 與 Intelligence 在數據生命週期中的角色
  • 登入並導航 Stratio 使用者介面 (UI)

使用 Rocket 模組

  • 數據攝取與管線建立
  • 連接數據源並設定轉換
  • 在 Rocket 中使用 PySpark 執行預處理任務

Stratio 使用者的 PySpark 基礎

  • PySpark 數據結構與操作
  • 迴圈結構:for、while 及 if/else 的使用
  • 使用 def 撰寫自定義函數並進行應用

結合 PySpark 進階使用 Rocket

  • 串流攝取與轉換
  • 在批次及即時情境中使用迴圈與函數
  • PySpark 管線中的效能最佳實務

探索 Intelligence 模組

  • 數據建模與分析功能概覽
  • 特徵選擇、轉換與探索
  • PySpark 在自定義分析與洞察中的角色

建構進階分析工作流

  • 在 Intelligence 中建立使用者定義函數 (UDFs)
  • 應用條件式與迴圈進行數據邏輯處理
  • 使用案例:分群、彙總及預測

部署與協作

  • 儲存、匯出及重用工作流
  • 在 Stratio 上與團隊其他成員協作
  • 檢視輸出結果並與下游工具整合

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
  • 具備 Apache Spark 及分散式計算的基本知識

目標受眾

  • 在基於 Stratio 的平台上工作的數據工程師
  • 使用 Rocket 與 Intelligence 模組的分析師或開發人員
  • 在 Stratio 內過渡至 PySpark 工作流的技术團隊

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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