Course Outline

소개

Stratatio Data Fabric 개요

  • Stratio 플랫폼 소개 및 데이터 생태계에서의 역할
  • Databricks에서 Stratio로 마이그레이션: 주요 개념 및 장점
  • Stratio의 고수준 아키텍처와 기존 시스템과의 통합

증강 데이터 소개 Go거버넌스

  • Stratio의 데이터 거버넌스 원칙
  • Stratatio가 규정 준수 및 데이터 품질을 보장하는 방법
  • 거버넌스 규칙, 정책 및 워크플로 설정

로켓 분석 환경 소개

  • 분석 워크플로를 위한 Rocket 모듈 개요
  • Rocket 환경에서 데이터 파이프라인 생성
  • Rocket을 사용하여 간단한 데이터 파이프라인 빌드, 테스트 및 배포

인텔리전스 분석 환경 소개

  • AI 및 ML 워크플로를 위한 인텔리전스 모듈 탐색
  • 규범적 분석과 기술적 분석 구현
  • Stratio를 사용하여 기본 머신 러닝 모델 개발 및 배포

정보 쿼리 및 변환

  • Stratio의 쿼리 언어 및 도구 소개
  • 분석을 위한 데이터 변환 수행
  • Stratio 환경에서 데이터세트 쿼리 및 조작

쿼리를 위한 저장 프로시저

  • Stratio 내의 저장 프로시저 이해
  • 사례 사용: 복잡한 쿼리를 위한 저장 프로시저를 구현하는 시기와 방법
  • 데이터 마이닝을 위한 저장 프로시저 작성 및 실행

수업에서 검토한 예제 스크립트

  • 실습에 사용된 예제 스크립트 검토
  • 최적화 기술과 모범 사례 논의

프레젠테이션 및 추가 참고문헌

  • Stratio의 고급 주제에 대한 프레젠테이션
  • 문서 및 추가 자료를 포함한 추가 리소스 공유
  • 미해결 질문을 명확히 하기 위한 Q&A 세션

요약 및 다음 단계

Requirements

  • Databricks의 기본 지식
  • 데이터 마이닝, 데이터베이스 활용 및 분석 프로세스에 대한 기본 이해

청중

  • 데이터 분석가
  • 데이터 과학자
  • Database 관리자
 14 Hours

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