OSDA-16 - BIG DATA ANALYTICS

INFORMAZIONI SUL CORSO

durata

Durata:

5 GIORNI
categoria

Categoria:

Data & Big Data
qualifica

Qualifica istruttore:

Docente Senior (min. 5 anni)
dedicato a

Dedicato a:

Analista
produttore

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PCSNET

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OBIETTIVI

Il corso dovrà presentare i principali aspetti relativi al processo di integrazione ed analisi dei Big Data soprattutto attraverso la descrizione e presentazione delle principali applicazioni degli Analytics in ambito manageriale.

PREREQUISITI

  • Buona conoscenza della programmazione strutturata derivata dall’uso di un qualsiasi linguaggio di programmazione.
  • Buona conoscenza dei database e del SQL.

CONTENUTI

Cosa sono i Big data

  • Introduzione ai Big Data
  • I concetti chiave dei Big Data e della Data Science
  • Illustrare le precedenti tipologie esistenti di data analytics
  • Big Data e Data Science: i componenti
  • Il ruolo del Data Scientist
  • I dati come asset, come leva per il business
  • Big Data tema prioritario per il Top Management
  • Il rapporto tra Internet of Things, Big Data e Data Science
  • Da Data Driven a Data Monetization
  • Comprendere le implicazioni di sicurezza e privacy dei dati.
  • Applicare l’approccio dell’analisi esplorativa per estrarre previsioni dai dati
  • Comprendere come algoritmi di Machine Learning possono essere usati per analisi predittive.
  • Descrivere l’evoluzione delle tecnologie per la gestione dei dati SQL a NoSQL
  • Comprendere e spiegare l’evoluzione di una piattaforma moderna per data center ed essere consapevoli delle soluzioni scalabili per Big Data solutions come Apache Hadoop, NoSQL e Spark.
  • Gli ambiti applicativi dei big data.

 

Illustrazione degli strumenti di realizzazione e gestione dei big data

  • Strumenti per lo sviluppo dei big data
  • Ecosistema dei Big Data
  • Introduzione ad Apache Hadoop
  • Introduzione ad Apache Spark
  • Utilizzo Spark Shell
  • Utilizzo dei NoSQL in generale

 

Problematiche nei sistemi di grandi dati

INFO

  • Materiale didattico: Materiale didattico e relativo prezzo da concordare
  • Costo materiale didattico: NON incluso nel prezzo del corso
  • Natura del corso: Operativo (previsti lab su PC)

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