OSDA-15 - BIG DATA ARCHITECT

INFORMAZIONI SUL CORSO

durata

Durata:

4 GIORNI
categoria

Categoria:

Data & Big Data
qualifica

Qualifica istruttore:

Docente Senior (min. 5 anni)
dedicato a

Dedicato a:

Analista
produttore

Produttore:

PCSNET

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OBIETTIVI

Al termine del corso gli allievi dovranno aver acquisito tutti gli elementi necessari all'implementazione di piattaforme Big Data per l’analisi ed il processamento dei dati.

Nel corso sono trattati i seguenti macro-argomenti:

  • Introduzione a Big Data e Big Data Analytics 
  • Il ruolo del Data Scientist
  • Database NoSQL 
  • Introduzione alla piattaforma Apache Hadoop 
  • Introduzione a Spark 
  • Costruire un data lake 

PREREQUISITI

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

CONTENUTI:

Introduzione a Big Data e Big Data Analytics

  • Cosa sono i Big Data
  • I concetti chiave dei Big Data e della Data Science
  • Il ciclo di vita del data analisys
    • Descriptive Analytics
    • Predictive Analytics
    • Prescriptive Analytics
    • Automated Analytics
  • Il ruolo del Data Scientist

 

Database NoSQL

  • Classificazione
  • Caratteristiche principali
  • Differenze con i DB relazionali
  • Limiti dei DB relazionali
  • Modellazione dei dati
  • Panoramica dei principali db NoSQL

 

Hadoop

  • Introduzione ed Ecosistema
  • Introduzione ad Apache Hadoop
  • Panoramica Ecosistema Hadoop
  • Problematiche nei sistemi di grandi dati
  • Perchè Hadoop e i suoi vantaggi
  • Architettura Hadoop e HDFS
  • Introduzione ad Hadoop Distribuited File Sistem
  • Distrubuzione dei processi in un cluster
  • Storage:conservazione dati nell’architettura HDFS
  • Utilizzo e applicazioni con HDFS
  • Resource Management: Architettura YARN e utilizzi

 

Costruire un data lake con Apache Hadoop

  • Struttura di un data-lake
  • Principi di base e approccio
  • Affinità con i data-warehouse
  • Criticità
  • Utilizzare Apache Hadoop per i data-lake

 

Hive

  • Introduzione
  • Panoramica Data Storage
  • Vantaggi e motivi del loro utilizzo
  • Creazione database e tabelle
  • Caricamento dati nelle tabelle
  • Utilizzo di Sqoop in Hive

 

Apache Spark

  • Introduzione
  • Utilizzo Spark Shell
  • RDDs (Resilient Distributed Datasets)
  • Programmazione funzionale in Spark
  • Applicazioni RDDs con Spark
  • Key-Value Pair RDDs
  • MapReduce
  • Operazioni RDD
  • Accenni di Scal in Spark
  • SQL Spark
  • Panoramica Spark SQL e SQL Context
  • Trasformazione e Interrogazione DataFrames
  • Salvataggio DataFrames

INFO

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

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