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Temario del curso

Introducción a la plataforma Stratio

  • Descripción 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 por la interfaz de usuario (UI) de Stratio

Trabajo con el módulo Rocket

  • Ingestión 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 esenciales de PySpark para usuarios de Stratio

  • Estructuras y operaciones de datos en PySpark
  • Estructuras de bucle: uso de for, while e if/else
  • Escritura de funciones personalizadas con def y su aplicación

Uso avanzado de Rocket con PySpark

  • Ingestión en streaming y transformaciones
  • Uso de bucles y funciones en escenarios por lotes (batch) y en tiempo real
  • Mejores prácticas para el rendimiento en pipelines de PySpark

Exploración del módulo Intelligence

  • Descripción general de las características de modelado y análisis de datos
  • Selección, transformación y exploración de características
  • El papel de PySpark en el desarrollo de analíticas personalizadas e insights

Creación de flujos de trabajo avanzados de analítica

  • 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

  • Guardar, exportar y reutilizar flujos de trabajo
  • Colaborar con otros miembros del equipo en Stratio
  • Revisión de resultados e integración con herramientas posteriores

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con programación en Python
  • Comprensión de conceptos de análisis de datos o procesamiento de big data
  • Conocimientos básicos de Apache Spark y computación distribuida

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de datos que trabajan en plataformas basadas en Stratio
  • Analistas o desarrolladores que utilizan los módulos Rocket e Intelligence
  • Equipos técnicos que transicionan hacia flujos de trabajo con PySpark dentro de Stratio
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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