Menu

Big Data e Hadoop

Corso Big Data e Hadoop

Obiettivi del corso:
Il corso “Big Data e Hadoop” è mirato a fornire una buona conoscenza dei fondamenti dei Big Data e Big Data Analytics, delle tecnologie per l'implementazione di un progetto ad essi relativo e dei vantaggi che tali contesti possono apportare. Il corso fornisce anche le nozioni utili a gestire i dati utilizzando Hadoop. Si esploreranno i concetti base della piattaforma (HDFS e Map Reduce) e i vantaggi dell'approccio distribuito sui BIG DATA.

 

Prerequisiti:

Analisti e tecnici con conoscenza di data warehousing e analisi dei dati

 

Orari: 
Dalle 9.00 alle 13.00 e dalle 14.00 alle 18.00 per un totale di 24 ore. 
Gli orari potranno essere concordati in funzione delle necessità della classe. 

 

Durata del corso:
2 giorni 

 

Sede:
Reggio Emilia 

 

Costo:
€ 1.000,00 + IVA 

 

PANORAMICA DEL CORSO: 
Questo corso di 2 giorni (16 ore) è costituito dai seguenti moduli formativi. 

    • Introduzione a Big Data e Big Data Analytics
    • Scenari d’uso per Big Data Analytics 
    • Valore dei Big Data Dati provenienti dal web: social network, web log, click stream
    • Utilizzo da parte di aziende Utilizzo da parte del settore pubblico 
    • Utilizzo dei Big Data 
    • Scenari di utilizzo dei Big Data nei diversi contesti 
    • Rischi e criticità 
    • Il ruolo del Data Scientist 
    • Panoramica Fondamenti di HDFS e MapReduce 
    • L’eco-sistema dei progetti Apache Appliance 
    • Panoramica delle appliance dei principali vendor 
    • Database noSQL 
    • Classificazione 
    • Panoramica dei principali db NoSQL 
    • Stream Computing 
    • Tecnologie per analizzare dati real-time
    • Data Stream Management Systems
    • Perchè una piattaforma Hadoop?
    • Hadoop: concetti di base
    • Soluzioni Hadoop (alcuni esempi)
    • Ecosystem Hadoop
    • Gestire le soluzioni Hadoop

 

Date: 
Non ci sono date pianificate, segnalaci il tuo interesse e organizzeremo una sessione


Vuoi essere aggiornato sulle date?

Segnala il tuo interesse!