Analisi dei Big Data
( 25 Moduli )

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

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