연락처 정보

코스 개요

스트라티오 플랫폼 소개

  • 스트라티오 아키텍처와 핵심 모듈 개요
  • 데이터 라이프사이클 내에서 로켓 및 인텔리전스 모듈의 역할
  • 로그인 절차 및 스트라티오 UI 탐색 방법

로켓 모듈 활용법

  • 데이터 수집 및 파이프라인 생성 절차
  • 다양한 데이터 소스 연결 방법과 변환 설정
  • 로켓 모듈 내에서 데이터 전처리에 PySpark를 활용하는 기법

스트라티오 사용자를 위한 PySpark 핵심 요소

  • PySpark의 데이터 구조와 연산 방법론
  • 반복문 및 조건부 논리: for, while, if/else 활용법
  • def 키워드를 이용한 사용자 정의 함수 작성 및 실제 적용 방법

PySpark와 로켓 모듈을 결합한 고급 활용법

  • 스트림형 데이터 수집 및 변환 처리 기법
  • 배치 처리 및 실시간 환경에서의 반복문과 함수 활용 전략
  • PySpark 파이프라인 성능을 최적화하는 모범 사례

인텔리전스 모듈 탐구하기

  • 데이터 모델링 및 분석 기능에 대한 개요 설명
  • 특징 선택, 변환 및 데이터 탐색 단계 수행 방법
  • 맞춤형 분석 및 통찰 도출 과정에서 PySpark의 역할과 활용도

고급 데이터 분석 워크플로우 구축법

  • 인텔리전스 모듈 내에서 사용자 정의 함수(UDF) 생성 방법
  • 복잡한 데이터 논리를 구현하기 위한 조건문 및 반복문 활용 전략
  • 세분화, 집계, 예측 등 다양한 실무 사례 소개

배포 및 협업 방안

  • 작성한 워크플로우 저장, 내보내기 및 재사용 방법
  • 스트라티오 플랫폼에서 다른 팀원들과 협업하는 절차
  • 결과물 검토 및 후속 도구들과의 통합 시나리오 설명

요약 및 향후 학습 방향 제시

요건

  • Python 프로그래밍에 대한 기본적인 경험
  • 데이터 분석 또는 빅데이터 처리 관련 개념에 대한 이해
  • Apache Spark 및 분산 컴퓨팅에 관한 기초 지식

대상 수강생

  • 스트라티오 기반 플랫폼에서 작업하는 데이터 엔지니어
  • 로켓 및 인텔리전스 모듈을 사용하는 분석가 혹은 개발자
  • 스트라티오 환경에서 PySpark 기반 워크플로우 도입을 준비 중인 기술 팀 구성원
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

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