Temario del curso
Introducción a la plataforma Stratio
- Visión general de la arquitectura de Stratio y sus módulos principales
- Rol de Rocket e Intelligence en el ciclo de vida de los datos
- Inicio de sesión y navegación por la interfaz de Stratio
Trabajo con el módulo Rocket
- Ingesta de datos y creación de pipelines
- Conexión de fuentes de datos y configuración de transformaciones
- Uso de PySpark para tareas de preprocesamiento en Rocket
Esenciales de PySpark para usuarios de Stratio
- Estructuras de datos y operaciones en PySpark
- Estructuras de bucle: uso de for, while, if/else
- Escritura de funciones personalizadas con def y su aplicación
Uso avanzado de Rocket con PySpark
- Ingesta en streaming y transformaciones
- Uso de bucles y funciones en escenarios por lotes y en tiempo real
- Mejores prácticas de rendimiento en pipelines de PySpark
Exploración del módulo Intelligence
- Visión general de las funciones de modelado y análisis de datos
- Selección, transformación y exploración de características
- Rol de PySpark en analítica personalizada e insights
Creación de flujos de trabajo de analítica avanzada
- Creación de funciones definidas por el usuario (UDF) en Intelligence
- Aplicación de condicionales y bucles para la lógica de datos
- Casos de uso: segmentación, agregación y predicción
Despliegue y colaboración
- Guardado, exportación y reutilización de flujos de trabajo
- Colaboración con otros miembros del equipo en Stratio
- Revisión de la salida e integración con herramientas de nivel inferior
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Comprensión de los conceptos de analítica de datos o procesamiento de big data
- Conocimientos básicos de Apache Spark y computación distribuida
Público objetivo
- Ingenieros de datos que trabajan en plataformas basadas en Stratio
- Analistas o desarrolladores que utilizan los módulos Rocket e Intelligence
- Equipos técnicos en transición hacia flujos de trabajo con PySpark dentro de Stratio
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Reseñas (3)
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