modulo #1 Introduzione ai Big Data Definizione dei Big Data, delle loro caratteristiche e importanza nel processo decisionale aziendale
modulo #2 Panoramica dell'analisi dei Big Data Comprensione dei diversi tipi di analisi e del ruolo dell'analisi dei Big Data nel business
modulo #3 Tecnologie dei Big Data Panoramica di Hadoop, Spark, database NoSQL e altre tecnologie dei Big Data
modulo #4 Ecosistema Hadoop Analisi approfondita di Hadoop, inclusi HDFS, MapReduce e YARN
modulo #5 Fondamenti di Spark Introduzione ad Apache Spark, alla sua architettura e ai casi d'uso
modulo #6 Database NoSQL Comprensione dei diversi tipi di database NoSQL, inclusi database chiave-valore, documenti e grafici
modulo #7 Ingestione ed elaborazione dei dati Raccolta, elaborazione e archiviazione dei Big Data utilizzando strumenti come Flume, Kafka e NiFi
modulo #8 Archiviazione e gestione dei dati Progettazione e implementazione di soluzioni di archiviazione dati utilizzando HDFS, HBase e Cassandra
modulo #9 Data Warehousing ed ETL Creazione di data warehouse ed esecuzione di operazioni ETL (Extract, Transform, Load)
modulo #10 Strumenti di analisi Big Data Panoramica degli strumenti di analisi Big Data, inclusi Hive, Pig e Spark SQL
modulo #11 Fondamenti di Machine Learning Introduzione ai concetti di machine learning, inclusi apprendimento supervisionato e non supervisionato
modulo #12 Machine Learning con Spark Creazione di modelli di machine learning utilizzando Spark MLlib e Spark ML
modulo #13 Deep Learning con Big Data Introduzione ai concetti e alle tecniche di deep learning, inclusi reti neurali e reti neurali convoluzionali
modulo #14 Analisi del testo e NLP Analisi ed elaborazione di dati non strutturati utilizzando tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
modulo #15 Visualizzazione dei dati per Big Data Visualizzazione di informazioni sui Big Data utilizzando strumenti come Tableau, Power BI e D3.js
modulo #16 Casi d'uso e applicazioni Big Data Esplorazione di casi d'uso e applicazioni nel mondo reale di analisi big data in vari settori
modulo #17 Sicurezza e governance dei Big Data Garantire la sicurezza dei dati, la privacy e la conformità negli ambienti big data
modulo #18 Analisi Big Data con Python Utilizzo di Python per l'analisi big data, inclusa la manipolazione dei dati, la visualizzazione e l'apprendimento automatico
modulo #19 Analisi Big Data con R Utilizzo di R per l'analisi big data, inclusa la manipolazione dei dati, la visualizzazione e l'apprendimento automatico
modulo #20 Analisi Big Data sul cloud Distribuzione dell'analisi big data su piattaforme cloud, tra cui AWS, Azure e GCP
modulo #21 Analisi Big Data in tempo reale Progettazione e implementazione di soluzioni di analisi big data in tempo reale utilizzando strumenti come Apache Storm e Apache Flink
modulo #22 Qualità e governance dei Big Data Garantire la qualità dei dati, l'integrità e la governance negli ambienti big data
modulo #23 Casi di studio di analisi Big Data Esplorazione di casi di studio reali e storie di successo di analisi big data in vari settori
modulo #24 Best practice di analisi Big Data Best practice e linee guida per l'implementazione di progetti di analisi big data
modulo #25 Riepilogo e conclusione del corso Pianificare i prossimi passi nella carriera di Big Data Analytics
