Programa do Curso
Introdução ao Plataforma Stratio
- Visão geral da arquitetura e módulos principais do Stratio
- Papel do Rocket e Intelligence no ciclo de vida dos dados
- Fazendo login e navegação na interface do usuário (UI) do Stratio
Trabalhando com o Módulo Rocket
- Ingestão de dados e criação de pipelines
- Conectando fontes de dados e configurando transformações
- Usando PySpark para tarefas de pré-processamento no Rocket
PySpark Essenciais para usuários do Stratio
- Estruturas de dados e operações PySpark
- Construções de loops: uso de for, while, if/else
- Escrevendo funções personalizadas com def e aplicando-as
Uso Avançado do Rocket com PySpark
- Ingestão em tempo real e transformações de dados
- Usando loops e funções em cenários em lote e em tempo real
- Melhores práticas para desempenho nas pipelines PySpark
Explorando o Módulo Intelligence
- Visão geral das funcionalidades de modelagem e análise de dados
- Seleção, transformação e exploração de características
- Papel do PySpark em análises personalizadas e insights
Construindo Fluxos de Trabalho Avançados de Análise
- Criando funções definidas pelo usuário (UDFs) no Intelligence
- Aplicando condicionais e loops para lógica de dados
- Casos de uso: segmentação, agregação e previsão
Implantação e Collaboration
- Salvando, exportando e reutilizando fluxos de trabalho
- Colaboração com outros membros da equipe no Stratio
- Revisando a saída e integrando com ferramentas downstream
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com programação em Python
- Compreensão de conceitos de análise de dados ou processamento de big data
- Conhecimento básico do Apache Spark e computação distribuída
Público-Alvo
- Engenheiros de dados trabalhando em plataformas baseadas no Stratio
- Analistas ou desenvolvedores utilizando os módulos Rocket e Intelligence
- Equipes técnicas em transição para fluxos de trabalho do PySpark dentro do Stratio
Declaração de Clientes (4)
Exemplos práticos nos permitiram ter uma experiência real de como o programa funciona. Boas explicações e integração de conceitos teóricos e como eles se relacionam com aplicações práticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Máquina Traduzida
Todos os tópicos que ele abordou, incluindo exemplos. E também explicou como eles são úteis no nosso trabalho diário.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
Máquina Traduzida
Realmente gostei do treinamento. achei que todos os módulos eram aplicáveis aos problemas que estou tentando resolver no trabalho. A integração do treinamento com cadernos Jupyter foi realmente impressionante.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Curso - Python for Geographic Information System (GIS)
Máquina Traduzida
A coisa que mais gostei do treinamento foi a organização e o local
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Curso - ArcGIS for Spatial Analysis
Máquina Traduzida