Stratio: Rocket and Intelligence Modules with PySpark

• 具备Python编程经验
• 理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

目标受众

• 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
• 在Stratio内部过渡到PySpark工作流程的技术团队

Stratio 是一個以數據為中心的平台，將大數據、人工智慧和治理整合到單一解決方案中。其 Rocket 和 Intelligence 模組使企業環境中的數據探索、轉換和高級分析變得迅速。

這是一個由講師指導的培訓（線上或線下），針對希望有效使用 Stratio 中 Rocket 和 Intelligence 模組的中級數據專業人員，重點關注循環結構、用戶自定義函數和高級數據邏輯。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Rocket 和 Intelligence 模組在 Stratio 平台中導航和工作。
• 在數據擷取、轉換和分析的背景下應用 PySpark。
• 使用循環和條件邏輯來控制數據工作流和特徵工程任務。
• 創建和管理用戶自定義函數 (UDFs)，以在 PySpark 中進行可重用的數據操作。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行實踐操作。

課程定制選項

• 如需為此課程請求定制培訓，請聯繫我們安排。

Stratio平台简介

• Stratio架构与核心模块概述
• Rocket与Intelligence在数据生命周期中的作用
• 登录与导航Stratio用户界面

Rocket模块的使用

• 数据摄取与管道创建
• 连接数据源并配置转换
• 使用PySpark在Rocket中进行预处理任务

PySpark Stratio用户基础

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

Rocket与PySpark的高级使用

• 流式摄取与转换
• 在批处理和实时场景中使用循环与函数
• PySpark管道中的性能最佳实践

Intelligence模块探索

• 数据建模与分析功能概述
• 特征选择、转换与探索
• PySpark在自定义分析与洞察中的作用

构建高级分析工作流

• 在Intelligence中创建用户定义函数（UDFs）
• 应用条件与循环进行数据逻辑处理
• 用例：分段、聚合与预测

部署与Collaboration

• 保存、导出与重用工作流
• 与团队成员在Stratio上协作
• 审查输出并与下游工具集成

总结与下一步