Analisti e progettisti di basi dati

Modulo 1: Analisti e progettisti di basi dati Ruolo e responsabilità degli analisti e progettisti di basi dati. Importanza della gestione e dell’ottimizzazione dei database per supportare le esigenze aziendali e tecnologiche. Modulo 2: Fondamenti delle Basi di Dati Principi fondamentali delle basi di dati e loro applicazione nei contesti aziendali e informatici. Differenze tra database relazionali, NoSQL e altre tipologie di archiviazione dei dati. Modulo 3: Modellazione dei Dati e Progettazione del Database Metodologie per la modellazione concettuale e logica dei dati. Utilizzo di diagrammi entità-relazione (ER) e normalizzazione per migliorare l’organizzazione delle basi dati. Modulo 4: Linguaggi per la Gestione delle Basi di Dati Introduzione ai linguaggi SQL e NoSQL per la gestione e l’interrogazione dei dati. Principali comandi SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE e operazioni avanzate. Modulo 5: Architettura delle Basi di Dati Struttura interna dei database e loro componenti principali. Differenze tra database centralizzati, distribuiti e in cloud. Modulo 6: Ottimizzazione delle Prestazioni dei Database Strategie per migliorare le performance delle basi dati attraverso indicizzazione, caching e query optimization. Utilizzo di strumenti per il monitoraggio e il tuning delle performance. Modulo 7: Sicurezza e Protezione dei Dati Principi fondamentali per proteggere le basi dati da attacchi informatici e accessi non autorizzati. Tecniche di crittografia, controllo degli accessi e gestione delle autorizzazioni. Modulo 8: Basi di Dati Relazionali e Normalizzazione Concetti chiave delle basi di dati relazionali e loro vantaggi. Processo di normalizzazione per ridurre la ridondanza e migliorare l’integrità dei dati. Modulo 9: Basi di Dati NoSQL e Big Data Caratteristiche dei database NoSQL e loro applicazione nei contesti di big data. Confronto tra document-based, key-value, column-family e graph databases. Modulo 10: Progettazione di Database Scalabili e Distribuiti Strategie per creare database scalabili in ambienti ad alto traffico. Utilizzo di tecnologie come sharding, replica e clustering. Modulo 11: Backup, Recupero e Continuità Operativa Metodi per garantire la sicurezza dei dati attraverso backup regolari e strategie di disaster recovery. Tecniche di ripristino per minimizzare la perdita di dati in caso di guasti o attacchi informatici. Modulo 12: Data Warehousing e Business Intelligence Concetti di data warehousing e loro utilizzo nell’analisi aziendale. Strumenti e tecniche di Business Intelligence per estrarre valore dai dati. Modulo 13: Cloud Databases e Database-as-a-Service (DBaaS) Introduzione ai database in cloud e ai vantaggi dell’approccio Database-as-a-Service. Confronto tra soluzioni cloud come Amazon RDS, Google Cloud SQL e Microsoft Azure SQL Database. Modulo 14: Tecniche di Troubleshooting e Debugging dei Database Approcci per identificare e risolvere problemi comuni nei database. Strumenti di logging, diagnostica e debugging per database relazionali e NoSQL. Modulo 15: Il Futuro della Progettazione delle Basi di Dati Evoluzione delle tecnologie di database e nuove tendenze nel settore. Ruolo dell’intelligenza artificiale, blockchain e machine learning nella gestione dei dati.