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CORSI SPORT BAMBINI
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I Big Data hanno cambiato e continueranno a cambiare il modo di gestire molteplici processi e aspetti del vivere associato, dalla sanità ai trasporti, dalla comunicazione al commercio.
Il corso sui Big Data permetterà di acquisire un metodo per capire, interpretare ed utilizzare i Big Data, ossia tutte le informazioni strutturate e destrutturate, mettendole in relazione e scoprendone il valore per incrementare il proprio vantaggio competitivo o semplicemente rispondere ad alcune domande: “cosa sta avvenendo?”, “come potrei utilizzare questi dati?”
Il corso di primo livello è una Introduzione alla Big Data Analysis, gli argomenti saranno affrontati in modo da essere seguiti anche da utenti non esperti, verranno privilegiati gli aspetti teorici ed esempi concreti senza che sia necessario svolgere esercizi complessi o installare software complicati.
Il corso di secondo livello è una versione più pratica del corso precedente, verranno affrontati tutti gli argomenti del primo corso ma con un taglio più operativo. Sarà necessario disporre di un proprio computer ed installare diversi software, che verranno forniti, per svolgere esercizi e comprende al meglio gli argomenti affrontati, sempre mantenendo un taglio introduttivo per poter affrontare molti degli aspetti che afferiscono all’universo dei Big Data.
  • 16
    lezioni
  • 32
    ore
  • 2 ORE A SETT
  • Mar
    20.30 - 22.30
  • 1 modulo
    16 ore
  • 2 modulo
    16 ore
  • Inizio
    17 Ott
  • Posti Rimasti 5
    Persone che hanno già frequentato il corso: 15
  • Iscritti + preiscritti in tempo reale 9
Letto 3293 volte
  • Programma
  • Docente
Modulo I
Lezione 1
Introduzione; dati e metadati; data warehouse e data lake; caratteristiche principali dei Big Data; differenze con business intelligence; opportunità nel mondo del lavoro; nuove figure emergenti
Lezione 2
Le origini; dati strutturati e destrutturati; utilizzo dei big data; implementazione; errori da evitare; Decision Support Systems; Data Mart; analisi di Big Data
Lezione 3
Datafication; casualità, correlazioni e valore; Data exhaust; Open data; Not Only SQL
Lezione 4
Apache Hadoop
Lezione 5
Database NoSQL
Lezione 6
Apache Pig; Pig latin
Lezione 7
Monitoring, logging e Big Data; Time Series DBMS
Lezione 8
Advanced Analytics nella statistica ufficiale; machine learning; algoritmi di machine learning


Modulo II
Lezione 1
Introduzione; dati e metadati; data warehouse e data lake; caratteristiche principali dei Big Data; differenze con business intelligence; opportunità nel mondo del lavoro; nuove figure emergenti
Lezione 2
Le origini; dati strutturati e destrutturati; utilizzo e analisi di Big Data; installazione R; esercitazione pratica
Lezione 3
Apache Hadoop; installazione; esercitazione pratica HDFS e map reduce
Lezione 4
Datafication; casualità, correlazioni e valore; Data exhaust; Open data; Not Only SQL; installazione MongoDB
Lezione 5
Database NoSQL; confronto fra tipologie di database; esercitazione pratica
Lezione 6
Apache Pig; Pig latin; installazione Pig; esercitazione pratica con Pig latin
Lezione 7
Monitoring, logging e Big Data; Time Series DBMS; installazione Grafana; esercitazione pratica
Lezione 8
Advanced Analytics nella statistica ufficiale; machine learning; utilizzo algoritmi di machine learning per riconoscimento immagini.
Mauro Sodani system administrator e project manager. Si occupa di gestione di sistemi informatici sia su piattaforma Linux che Microsoft, attualmente lavora in particolare su ambienti web based di program and project management con architettura Linux RedHat. Ha acquisito diverse certificazioni professionali, tra cui la PMP come Project Manager Professional e la MCSA come Microsoft Certified System Administrator. Collabora in progetti di formazione utilizzando e prediligendo strumenti e soluzioni open source, anche partercipando in diverse missioni di cooperazione internazionale.