연락처 정보

코스 개요

소개

Stratio 데이터 패브릭 개요

  • Stratio 플랫폼과 데이터 생태계에서의 역할 소개
  • Databricks에서 Stratio로의 마이그레이션: 핵심 개념 및 장점
  • Stratio의 고수준 아키텍처와 기존 시스템과의 통합 방안

증강형 데이터 거버넌스 소개

  • Stratio 내 데이터 거버넌스 원칙
  • 규정 준수 및 데이터 품질 유지를 위한 Stratio의 기능
  • 거버넌스 규칙, 정책 및 워크플로우 설정 방법

Rocket 분석 환경 소개

  • 분석 작업을 위해 설계된 Rocket 모듈 개요
  • Rocket 환경에서 데이터 파이프라인 생성 방법
  • Rocket을 활용한 간단한 데이터 파이프라인 구축, 테스트 및 배포 실습

Intelligence 분석 환경 소개

  • 인공지능 및 머신러닝 워크플로우를 위한 Intelligence 모듈 탐색
  • 예측적·기술적 데이터 분석 기법 적용 방법
  • Stratio를 활용한 기초 머신러닝 모델 개발 및 배포

정보 조회 및 변환

  • Stratio의 쿼리 언어 및 도구 소개
  • 분석을 위한 데이터 변환 방법
  • Stratio 환경 내에서 데이터셋 조회 및 편집 기법

쿼리를 위한 저장 프로시저

  • Stratio 내 저장 프로시저의 개념 설명
  • 복잡한 쿼리 수행을 위해 저장 프로시저를 사용하는 시점 및 방법
  • 데이터 마이닝 목적의 저장 프로시저 작성 및 실행

수업 중 활용된 예제 스크립트 검토

  • 실습에 사용된 예제 스크립트 분석
  • 최적화 기법 및 모범 사례 논의

프레젠테이션 및 추가 참고 자료

  • Stratio 고급 활용 주제에 관한 프레젠테이션 제공
  • 공식 문서 및 기타 읽을거리 등 다양한 리소스 공유
  • 궁금한 점에 대한 질의응답 시간 마련

요약 및 향후 진행 방향

요건

  • Databricks에 대한 기초 지식
  • 데이터 마이닝, 데이터베이스 활용 및 분석 과정에 대한 이해

수강 대상

  • 데이터 분석가
  • 데이터 사이언티스트
  • 데이터베이스 관리자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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