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 課程時長 14 時間:

課程簡介

Stratio 平台简介

  • Stratio 架构与核心模块概览
  • Rocket 与 Intelligence 在数据生命周期中的作用
  • 登录并浏览 Stratio 用户界面

使用 Rocket 模块

  • 数据摄取与管道创建
  • 连接数据源并配置转换
  • 在 Rocket 中使用 PySpark 进行预处理任务

面向 Stratio 用户的 PySpark 基础

  • PySpark 数据结构与操作
  • 循环结构:for、while、if/else 的用法
  • 使用 def 编写自定义函数并应用它们

Rocket 与 PySpark 的进阶用法

  • 流式摄取与转换
  • 在批处理与实时场景中使用循环与函数
  • PySpark 管道性能最佳实践

探索 Intelligence 模块

  • 数据建模与分析功能概览
  • 特征选择、转换与探索
  • PySpark 在自定义分析与洞察中的作用

构建进阶分析工作流

  • 在 Intelligence 中创建用户自定义函数(UDF)
  • 应用条件与循环处理数据逻辑
  • 用例:细分、聚合与预测

部署与协作

  • 保存、导出与复用工作流
  • 在 Stratio 上与其他团队成员协作
  • 检查输出并与下游工具集成

总结与后续步骤

最低要求

  • 具备 Python 编程经验
  • 了解数据分析或大数据处理概念
  • 具备 Apache Spark 与分布式计算的基础知识

受众

  • 在基于 Stratio 的平台上工作的数据工程师
  • 使用 Rocket 与 Intelligence 模块的分析师或开发人员
  • 正在向 Stratio 内 PySpark 工作流转型的技术团队

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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