Kurzusleírás
Bevezetés a Stratio Platformba
- Áttekintés a Stratio architektúrájáról és alapvető modulairól
- A Rocket és Intelligence szerepe az adatok életciklusában
- Bejelentkezés és a Stratio UI navigálása
Munka a Rocket Modullal
- Adatbefogadás és pipeline létrehozása
- Adatforrások kapcsolódtatása és transzformációk konfigurálása
- PySpark használata előfeldolgozási feladatokhoz a Rocketben
PySpark alapjai a Stratio felhasználóknak
- PySpark adatszerkezetek és műveletek
- Ciklusok: for, while, if/else használata
- Def használata és saját függvények írása
Rocket előrehaladott használata PySpark-kal
- Streaming adatbefogadás és transzformációk
- Ciklusok és függvények használata batch és real-time scenariókban
- Legjobb gyakorlatok a PySpark teljesítményéért pipeline-okban
A Intelligence Modul felfedezése
- Áttekintés az adatmodellezési és analitikai funkciókról
- Jellemzők kiválasztása, transzformálása és felfedezése
- PySpark szerepe az egyedi analitika és insightokban
Összetett analitikai folyamatok létrehozása
- Egyedi felhasználói függvények (UDFs) létrehozása Intelligence-ben
- Feltételek és ciklusok alkalmazása az adatlogikához
- Használati esetek: szegmentáció, aggregáció és előrejelzés
Telepítés és Collaboration
- Munkafolyamatok mentése, exportálása és újrahasználata
- Együttműködés a csapat többi tagjával a Stratio-ban
- Kimenet vizsgálata és integrálása a lefolyó eszközökkel
Összefoglalás és Következő lépések
Követelmények
- Python programozási tapasztalat
- Adat-analitika vagy nagyadatok feldolgozása fogalmaival való ismeret
- Alapvető ismeret az Apache Spark és elosztott számítástechnika terén
Audience
- Stratio alapú platformokon dolgozó adatmérnökök
- Analitikusok vagy fejlesztők, akik Rocket és Intelligence modulokat használnak
- Technikai csapatok, amelyek átállnak a PySpark folyamatokra a Stratión 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