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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à Plataforma Stratio

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

Trabalhando com o Módulo Rocket

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

Essenciais de PySpark para Usuários do Stratio

  • Estruturas e operações de dados do PySpark
  • Estruturas de repetição: uso de for, while, if/else
  • Escrevendo funções personalizadas com def e aplicando-as

Uso Avançado do Rocket com PySpark

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

Explorando o Módulo Intelligence

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

Construindo Fluxos de Trabalho de Análise Avançada

  • Criando funções definidas pelo usuário (UDFs) no Intelligence
  • Aplicando condicionais e laços para lógica de dados
  • Casos de uso: segmentação, agregação e previsão

Implantação e Colaboração

  • Salvando, exportando e reutilizando fluxos de trabalho
  • Colaboração com outros membros da equipe no Stratio
  • Revisão da saída e integração com ferramentas de ponta final

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 que trabalham em plataformas baseadas em Stratio
  • Analistas ou desenvolvedores que utilizam os módulos Rocket e Intelligence
  • Equipes técnicas que estão migrando para fluxos de trabalho PySpark dentro do Stratio

Número de participantes


Preço por participante

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