Online PySpark Schulung in Schweiz

Stratio ist eine datenzentrierte Plattform, die Big Data, KI und Governance in einer einzigen Lösung integriert. Die Rocket- und Intelligence-Module ermöglichen eine schnelle Datenauswertung, -transformation und fortgeschrittene Analysen in Unternehmensumgebungen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an datenzentrierte Fachkräfte mittlerer Qualifikation, die lernen möchten, die Rocket- und Intelligence-Module in Stratio effektiv mit PySpark zu nutzen. Der Fokus liegt auf Schleifenstrukturen, benutzerdefinierten Funktionen und fortgeschrittenen Datenlogiken.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Sich innerhalb der Stratio-Plattform mit den Rocket- und Intelligence-Modulen zu orientieren und darin zu arbeiten.
• PySpark im Kontext von Datenaufnahme, -transformation und -analyse anzuwenden.
• Schleifen und bedingte Logiken zur Steuerung von Datenworkflows und Feature-Engineering-Aufgaben zu verwenden.
• Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) für wiederverwendbare Datenoperationen in PySpark zu erstellen und zu verwalten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisbeispiele.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Terminfindung.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung in Schweiz lernen die Teilnehmer anhand praktischer Übungen, wie sie Python und Spark gemeinsam zur Analyse von Big Data einsetzen können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Lernen, wie man Spark mit Python verwendet, um Big Data zu analysieren.
• An Übungen arbeiten, die reale Fälle nachahmen.
• Verschiedene Tools und Techniken für die Big-Data-Analyse mit PySpark verwenden.

Diese Schulung bietet eine praxisorientierte Einführung in den Aufbau skalierbarer Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Workflows mit PySpark. Die Teilnehmenden lernen, wie Apache Spark in modernen Big-Data-Ökosystemen funktioniert und wie große Datensätze mithilfe verteilter Rechenprinzipien effizient verarbeitet werden können.