Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Stratio Platformu'na Giriş
- Stratio mimarisi ve temel modüllerine genel bakış
- Veri yaşam döngüsündeki Rocket ve Intelligence'ın rolü
- Stratio Kullanıcı Arayüzü'ne giriş yapma ve gezinme
Rocket Modülü ile Çalışma
- Veri alımı ve pipeline oluşturma
- Veri kaynaklarına bağlanma ve dönüştürmelerin yapılandırılması
- Rocket'ta ön işlem görevleri için PySpark'ı kullanma
Stratio Kullanıcıları İçin PySpark Temelleri
- PySpark veri yapıları ve işlemler
- Döngü yapıları: for, while, if/else kullanımı
- def ile özel fonksiyonlar yazma ve uygulama
Rocket'ın PySpark ile Gelişmiş Kullanımı
- Akışlı alım ve dönüştürmeler
- Döngüler ve fonksiyonların toplu ve gerçek zamanlı senaryolarda kullanımı
- PySpark pipelines'da performans için en iyi uygulamalar
Intelligence Modülü'ne Bakış
- Veri modelleme ve analiz özelliklerine genel bakış
- Öznitelik seçimi, dönüştürme ve keşif
- Özel analitik ve görünümler için PySpark'ın rolü
Gelişmiş Analitik İş Akışları Oluşturma
- Intelligence'ta kullanıcı tanımlı fonksiyonlar (UDFs) oluşturma
- Veri mantığı için koşullar ve döngüler uygulama
- Kullanım alanları: segmentasyon, toplama ve tahmin
Dağıtım ve İşbirliği
- İş akışlarını kaydetme, dışa aktarma ve tekrar kullanma
- Stratio üzerinde diğer ekibin üyeleriyle işbirliği yapma
- Çıktıyı gözden geçirme ve akışın sonraki araçlarıyla entegrasyon
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Python programlama deneyimi
- Veri analitiği veya büyük veri işleme kavramlarının anlaşılması
- Apache Spark ve dağıtık hesaplama temel bilgisi
Hedef Kitle
- Stratio tabanlı platformlarda çalışan veri mühendisleri
- Rocket ve Intelligence modüllerini kullanan analistler veya geliştiriciler
- Stratio içinde PySpark iş akışlarına geçiş yapan teknik ekibler
14 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (4)
Eğitim sırasında pratik örnekler, programın nasıl çalıştığını gerçek anlamda hissetmemizi sağladı. Teknik açıklamalar ve teorik kavramların pratik uygulamalara nasıl bağlandığına dair bütünleşik bir bakış提供了翻译，但需要调整以符合目标语言的自然表达和指导原则： 实际操作的例子让我们真正感受到了程序是如何工作的。详细的解释和理论概念与实际应用的结合。 根据要求，以下是土耳其语翻译： Pratik örnekler sayesinde programın nasıl çalıştığına gerçek bir şekilde ulaştık. Detaylı açıklamalar ve teorik kavramların pratik uygulamalara nasıl entegre olduğunu gösterdi. 为了符合指南，特别是确保文本流畅自然，并保持结构完整，以下是最终翻译： Eğitim sırasında pratik örnekler sayesinde programın nasıl çalıştığına gerçek bir şekilde ulaştık. Teknik açıklamalar ve teorik kavramların pratik uygulamalara nasıl entegre olduğu hakkında ayrıntılı bilgi sağlandı. 请注意，我将内容调整为符合土耳其语的自然表达，并确保了文本的流畅性和概念连贯性。
Ian - Archeoworks Inc.
Eğitim - ArcGIS Fundamentals
Yapay Zeka Çevirisi
Tutardığı tüm konular ve örnekler dahil. Ayrıca bu konuların günlük işimizde nasıl yararlı olduğunu açıkladı.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Eğitim - QGIS for Geographic Information System
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitimi gerçekten çok sevdim. Tüm modülleri işte çözmeye çalıştığım problemlere uygulanabilir buldum. Eğitimle Jupyter notdefterlerinin entegrasyonu gerçekten etkileyiciydi.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Eğitim - Python for Geographic Information System (GIS)
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitimde en çok sevdiğim şey organizasyon ve konumdu
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Eğitim - ArcGIS for Spatial Analysis
Yapay Zeka Çevirisi
