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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à Plataforma Stratio

  • Visão geral da arquitetura da Stratio e dos módulos principais
  • Papel do Rocket e do Intelligence no ciclo de vida dos dados
  • Acesso à interface da Stratio e navegação

Trabalhando com o Módulo Rocket

  • Ingestão de dados e criação de pipelines
  • Conexão de fontes de dados e configuração de transformações
  • Uso do PySpark para tarefas de pré-processamento no Rocket

Essenciais do PySpark para Usuários da Stratio

  • Estruturas de dados e operações em PySpark
  • Estruturas de laço: uso de for, while, if/else
  • Escrita de funções personalizadas com def e sua aplicação

Uso Avançado do Rocket com PySpark

  • Ingestão e transformações em streaming
  • Uso de laços e funções em cenários de batch e tempo real
  • Boas práticas para desempenho em pipelines de PySpark

Explorando o Módulo Intelligence

  • Visão geral dos recursos de modelagem e análise de dados
  • Seleção, transformação e exploração de recursos (features)
  • Papel do PySpark em análises personalizadas e insights

Construindo Fluxos de Trabalho de Análise Avançada

  • Criação de funções definidas pelo usuário (UDFs) no Intelligence
  • Aplicação de condicionais e laços para lógica de dados
  • Casos de uso: segmentação, agregação e predição

Implementação e Colaboração

  • Salvando, exportando e reutilizando fluxos de trabalho
  • Colaboração com outros membros da equipe na Stratio
  • Revisão de saída e integração 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 de Apache Spark e computação distribuída

Público Alvo

  • Engenheiros de dados trabalhando em plataformas baseadas em Stratio
  • Analistas ou desenvolvedores que utilizam os módulos Rocket e Intelligence
  • Equipes técnicas em transição para fluxos de trabalho com PySpark dentro da Stratio

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