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 课程时长 14 小时

课程大纲

Stratio平台简介

  • Stratio架构和核心模块概述
  • Rocket和Intelligence在数据生命周期中的作用
  • 登录并浏览Stratio界面

使用Rocket模块

  • 数据摄取和管道创建
  • 连接数据源和配置转换
  • 在Rocket中使用PySpark进行预处理任务

面向Stratio用户的PySpark要点

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

使用PySpark的高级Rocket用法

  • 流式摄取和转换
  • 在批处理和实时场景中使用循环和函数
  • PySpark管道中的性能最佳实践

探索Intelligence模块

  • 数据建模和分析功能概述
  • 特征选择、转换和探索
  • PySpark在自定义分析和洞察中的作用

构建高级分析工作流

  • 在Intelligence中创建用户自定义函数(UDF)
  • 应用条件语句和循环处理数据逻辑
  • 用例:分段、聚合和预测

部署与协作

  • 保存、导出和重用工作流
  • 与Stratio上的其他团队成员协作
  • 审查输出并集成下游工具

总结与后续步骤

要求

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

受众

  • 在基于Stratio平台上工作的数据工程师
  • 使用Rocket和Intelligence模块的分析师或开发人员
  • 正在转向Stratio内PySpark工作流的技术团队

客户评论 (3)

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