Kurzusleírás
Bevezetés a Stratio platformba
- A Stratio architektúrájának és alapmoduljainak áttekintése
- A Rocket és Intelligence szerepe az adatéletciklusban
- Bejelentkezés és navigálás a Stratio felületen
A Rocket modullal való munka
- Adatbetöltés és folyamatok létrehozása
- Adatforrások csatlakoztatása és átalakítások konfigurálása
- PySpark használata előfeldolgozási feladatokhoz a Rocketban
PySpark alapok Stratio felhasználók számára
- PySpark adatszerkezetek és műveletek
- Ciklusstruktúrák: for, while, if/else használata
- Egyéni függvények írása def-fel és alkalmazásuk
Rocket haladó használata PySparkkal
- Streames adatbetöltés és átalakítások
- Ciklusok és függvények használata kötegelt és valós idejű forgatókönyvekben
- Ajánlott eljárások a PySpark folyamatok teljesítményéhez
Az Intelligence modul felfedezése
- Adatmodellezés és elemzési funkciók áttekintése
- Jellemzőkiválasztás, átalakítás és feltárás
- A PySpark szerepe egyéni elemzésekben és betekintésekben
Haladó elemzési munkafolyamatok készítése
- Felhasználó által definiált függvények (UDF) létrehozása az Intelligence modulban
- Feltételek és ciklusok alkalmazása adatlogikához
- Használati esetek: szegmentálás, aggregáció és előrejelzés
Üzembe helyezés és együttműködés
- Munkafolyamatok mentése, exportálása és újrafelhasználása
- Együttműködés más csapattagokkal a Stratio-n
- Kimenet áttekintése és integráció lefelé tartó eszközökkel
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Tapasztalat Python programozásban
- Ismeret az adatelemzés vagy big data feldolgozás alapjairól
- Alapvető ismeretek az Apache Spark és a disztribuált számítások területén
Közönség
- Stratio alapú platformokon dolgozó adatmérnökök
- A Rocket és Intelligence modulokat használó elemzők vagy fejlesztők
- PySpark munkafolyamatokra váltó technikai csapatok a Stratio-n belül
Vélemények (4)
A gyakorlati példák lehetővé tették, hogy valódi tapasztalatot szerezhessünk a program működésével kapcsolatban. Jó magyarázatok és elméleti fogalmak integrálása, valamint ezek praktikus alkalmazásai közötti összefüggések kifejezetten hasznosak voltak.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurzus - ArcGIS Fundamentals
Gépi fordítás
Az általa kiszolgáltatott témák teljes körű felülete, beleértve a példákat is. Emellett megmagyarázta, hogyan segítenek ezek a témák a mindennapi munkánkban.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Kurzus - QGIS for Geographic Information System
Gépi fordítás
Nagyon élveztem a képzést. Minden modul alkalmazható volt azokra a problémákra, amikkel a munkában találkozom. A képzés jupyter notebook-ökkel történő integrációja nagyon lenyűgöző volt.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Kurzus - Python for Geographic Information System (GIS)
Gépi fordítás
A tanfolyamról a legtöbbet az a szervezés és a helyszín tetszett.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Kurzus - ArcGIS for Spatial Analysis
Gépi fordítás