Temario del curso
Introducción a la Plataforma Stratio
- Visión general de la arquitectura de Stratio y sus módulos principales
- El papel de Rocket e Intelligence en el ciclo de vida de los datos
- Inicio de sesión y navegación en la interfaz de usuario de Stratio
Trabajando con el Módulo Rocket
- Ingesta de datos y creación de tuberías
- Conexión a fuentes de datos y configuración de transformaciones
- Uso de PySpark para tareas de preprocesamiento en Rocket
Conceptos Básicos de PySpark para Usuarios de Stratio
- Estructuras de datos y operaciones de PySpark
- Construcciones de bucles: uso de for, while e if/else
- Creación de funciones personalizadas con def y su aplicación
Uso Avanzado de Rocket con PySpark
- Ingesta en tiempo real y transformaciones
- Uso de bucles y funciones en escenarios por lotes y en tiempo real
- Mejores prácticas para el rendimiento en tuberías de PySpark
Exploración del Módulo Intelligence
- Visión general de las características de modelado y análisis de datos
- Selección, transformación y exploración de funciones
- El papel de PySpark en el análisis personalizado e insights
Creación de Flujos de Trabajo de Análisis Avanzados
- Creación de funciones definidas por el usuario (UDFs) en Intelligence
- Aplicación de condicionales y bucles para lógica de datos
- Casos de uso: segmentación, agregación y predicción
Implementación y Collaboration
- Guardar, exportar e implementar flujos de trabajo
- Colaboración con otros miembros del equipo en Stratio
- Revisión de la salida e integración con herramientas downstream
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Comprensión de conceptos de análisis de datos o procesamiento de big data
- Conocimientos básicos de Apache Spark y computación distribuida
Audiencia
- Ingenieros de datos que trabajan en plataformas basadas en Stratio
- Analistas o desarrolladores que utilizan los módulos Rocket e Intelligence
- Equipos técnicos que están transitando a flujos de trabajo con PySpark dentro de Stratio
Testimonios (4)
Ejemplos prácticos nos permitieron obtener una sensación real de cómo funciona el programa. Explicaciones claras e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática
Todos los temas que cubrió, incluyendo ejemplos. También explicó cómo son útiles en nuestro trabajo diario.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Realmente disfruté el entrenamiento. Encontré que todos los módulos son aplicables a los problemas que estoy tratando de resolver en el trabajo. La integración del entrenamiento con cuadernos de Jupyter fue realmente impresionante.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Curso - Python for Geographic Information System (GIS)
Traducción Automática
Lo que más me gustó del entrenamiento fue la organización y la ubicación
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Curso - ArcGIS for Spatial Analysis
Traducción Automática