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Big Data Infrastructure

Indispensabile per analizzare e conservare i dati all’inizio di ogni processo big data

Descrizione del percorso e obiettivi

Ogni architettura Big Data pone le sue fondamenta in un’infrastruttura, strumento indispensabile per analizzare e immagazzinare i dati all’inizio di ogni processo.

L’obiettivo del corso “Big Data Infrastructure” è trasferire le nozioni fondamentali sulla tecnologia big data, con particolare riferimento a haddop e spark per la gestione e lo sviluppo delle applicazioni.

Cos’è la big data infrastructure?

Quando parliamo di big data infrastructure, facciamo riferimento ad una struttura fondamentale per analizzare e organizzare i dati all’inizio di qualsiasi processo.

Come funziona la big data infrastructure?

La big data infrastructure comprende gli strumenti e gli agenti che raccolgono i dati, sistemi di software ma anche supporti di archiviazione fisici, la rete che li trasferisce o i tools che li analizzano.

Chi può partecipare al corso in “Big data infrastructure”?

Il percorso di formazione 4.0 è destinato a coloro che operano già con i dati e desiderano approfondire la propria conoscenza della tecnologia e, nello specifico, di linguaggi hadoop e spark.

Quali sono gli obiettivi del corso “Big data infrastructure”?

Il corso mira alla formazione di figure in grado di utilizzare, in piena autonomia, gli strumenti per raccogliere, analizzare e conservare i big data all’inizio di ogni processo.

Corso
Programma didattico

Competenze in uscita

Il corso mira a trasferire le seguenti competenze:

  • utilizzare i linguaggi hadoop e spark
  • elaborare progetti di importazione bd nel cluster apache hadoop
  • sviluppare applicazioni batch e streaming per spark

Durata del percorso: 40 ore

Modalità di erogazione: formazione a distanza.

Al termine del corso otterrai una certificazione e una relazione che illustra le modalità organizzative e i contenuti delle attività formative svolte. 

Programma didattico:   

  • cos’è l’azienda data-driven
  • l’infrastruttura a prova di big data
  • storage e sicurezza
  • rete veloce e affidabile
  • server a elevate performance
  • il supporto del cloud computing
  • l’infrastruttura it per i big data
  • le tecnologie specifiche per i big data
  • la  memorizzazione di big data
  • la selezione delle origini dati per l’analisi
  • l’eliminazione di dati ridondanti
  • una panoramica dei big data stores
  • i modelli di dati: valore chiave, grafico, documento, colonna-famiglia
  • la selezione di archivi big data
  • la scelta dei dati corretti in base alle caratteristiche
  • lo spostamento di codice ai dati
  • l’implementazione di soluzioni di storage di dati poliglottici
  • l’allineamento degli obiettivi di business nell’archivio dati appropriato

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