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Ingegneria dei dati
( 24 Moduli )

modulo #1
Introduzione all'ingegneria dei dati
Panoramica sull'ingegneria dei dati, importanza e ruolo nella scienza dei dati
modulo #2
Fondamenti di ingegneria dei dati
Elaborazione dei dati, archiviazione dei dati e nozioni di base sull'architettura dei dati
modulo #3
Modelli di inserimento dei dati
Progettazione e implementazione di pipeline di acquisizione dati
modulo #4
Opzioni di archiviazione dei dati
Database relazionali, database NoSQL e data warehousing
modulo #5
Soluzioni di archiviazione di Big Data
HDFS, HBase e altri sistemi di archiviazione di Big Data options
modulo #6
Fondamenti di base sull'elaborazione dei dati
Elaborazione in batch, elaborazione in flusso ed elaborazione in tempo reale
modulo #7
Fondamenti di base su Apache Spark
Introduzione ad Apache Spark, Spark Core e Spark SQL
modulo #8
Elaborazione in batch con Apache Spark
Casi d'uso e implementazioni dell'elaborazione in batch con Spark
modulo #9
Elaborazione in streaming con Apache Spark
Casi d'uso e implementazioni dell'elaborazione in flusso con Spark
modulo #10
Elaborazione in tempo reale con Apache Flink
Introduzione ad Apache Flink e casi d'uso dell'elaborazione in tempo reale
modulo #11
Pipeline di dati e gestione del flusso di lavoro
Progettazione e implementazione di pipeline di dati con Apache Airflow e Apache NiFi
modulo #12
Qualità dei dati e governance dei dati
Metriche di qualità dei dati, governance dei dati e derivazione dei dati
modulo #13
Sicurezza dei dati e controllo degli accessi
Crittografia dei dati, controllo degli accessi e migliori pratiche di sicurezza
modulo #14
Ingegneria dei dati basata sul cloud
Dati basati sul cloud engineering con AWS, GCP e Azure
modulo #15
Containerizzazione e orchestrazione
Containerizzazione con Docker e orchestrazione con Kubernetes
modulo #16
Monitoraggio e registrazione nell'ingegneria dei dati
Best practice per il monitoraggio e la registrazione nell'ingegneria dei dati
modulo #17
Test e validazione nell'ingegneria dei dati
Strategie di test e validazione per pipeline e sistemi di dati
modulo #18
Ingegneria dei dati per l'apprendimento automatico
Ingegneria dei dati per modelli di apprendimento automatico e applicazioni di intelligenza artificiale
modulo #19
Real- Casi d'uso dell'ingegneria dei dati nel mondo
Casi di studio ed esempi reali di applicazioni di ingegneria dei dati
modulo #20
Strumenti e tecnologie di ingegneria dei dati
Indagine sugli strumenti e sulle tecnologie di ingegneria dei dati
modulo #21
Migliori pratiche di ingegneria dei dati
Best practice per la progettazione, lo sviluppo e l'implementazione dell'ingegneria dei dati
modulo #22
Ingegneria dei dati su scala
Considerazioni su scalabilità e prestazioni per sistemi di ingegneria dei dati su larga scala
modulo #23
Ingegneria dei dati per la scienza dei dati
Collaborazione tra ingegneri e scienziati dei dati
modulo #24
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera di Data Engineering


Assistente all'apprendimento delle lingue
con supporto vocale

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