Programa 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 con programación de Python
- Comprensión de conceptos de análisis de datos o procesamiento de big data
- Conocimientos básicos de Apache Spark y computación distribuida
Publico Objetivo
- Ingenieros de datos trabajando en plataformas basadas en Stratio
- Analistas o desarrolladores que utilizan los módulos Rocket e Intelligence
- Equipos técnicos en transición a flujos de trabajo de PySpark dentro de Stratio
Introducción al Plataforma Stratio
- Visión general de la arquitectura y módulos principales de Stratio
- Papel del Rocket e Intelligence en el ciclo de vida de los datos
- Inicio de sesión y navegación por la interfaz de usuario de Stratio
Trabajando con el Módulo Rocket
- Ingesta de datos y creación de pipelines
- 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
- Uso de constructos de bucles: for, while, if/else
- Escritura de funciones personalizadas con def y aplicación de las mismas
Uso Avanzado del 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 pipelines de PySpark
Explorando el Módulo Intelligence
- Visión general de las características de modelado y análisis de datos
- Selección, transformación y exploración de características
- Papel de PySpark en el análisis y la obtención de insights personalizados
Creando Flujos de Trabajo de Análisis Avanzado
- Creación de funciones definidas por el usuario (UDFs) en Intelligence
- Aplicación de condicionales y bucles para la lógica de datos
- Casos de uso: segmentación, agregación y predicción
Implementación y Collaboration
- Guardado, exportación e reutilización de flujos de trabajo
- Colaboración con otros miembros del equipo en Stratio
- Revisión de la salida y integración con herramientas downstream
Resumen y Pasos Siguientes
Stratio es una plataforma centrada en datos que integra big data, IA y gobernanza en una sola solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten explorar, transformar y analizar datos de manera avanzada en entornos empresariales.Este entrenamiento impartido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales intermedios que desean utilizar los módulos Rocket e Intelligence en Stratio de forma efectiva con PySpark, enfocándose en estructuras de bucles, funciones definidas por el usuario y lógica de datos avanzada.Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:- Navegar y trabajar dentro de la plataforma Stratio utilizando los módulos Rocket e Intelligence.
- Aplicar PySpark en el contexto de ingestión, transformación y análisis de datos.
- Uso de bucles y lógica condicional para controlar flujos de trabajo de datos y tareas de ingeniería de características.
- Crear y administrar funciones definidas por el usuario (UDFs) para operaciones reutilizables en PySpark.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.
Testimonios (5)
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
Aplicación real de Spotfire y todas sus funciones básicas.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Curso - Introduction to Spotfire
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
La voluntad por parte del locutor a explicar y que uno entendiera todo.