Cloudera Certified Associate: Big Data & Analytics

Corso

Blended a Roma

Gratis

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Descrizione

  • Tipologia

    Laboratorio intensivo

  • Metodologia

    Blended

  • Luogo

    Roma

  • Ore di lezione

    77h

  • Durata

    Flessible

Finanziato da Fondimpresa. Iscriviti entro 29/03

Accademia Informatica presenta sulla piattaforma emagister il corso in Big data & Analytics, rivolto principalmente a dipendenti aziendali desiderosi di potenziare le skills necessarie all'analisi dei dati.

Il corso è propedeutico al sostenimento dell'esame di certificazione Cloudera Certified Associate (CCA Data Analyst ExaM - CCA159) che potrà essere svolto presso la sede di Accademia Informatica.

La formazione avrà una durata di 47 ore + 30 ore di Project work o FAD.
Obiettivo centrale del corso è quello di rendere l'impresa cliente più competitiva, potenziando le capacità dei dipendenti aziendali nella preparazione, strutturazione e successiva analisi dei dati.

Corso del valore di 2.690,00 € + iva ma gratuito grazie a FONDIMPRESA, fondo a cui l'azienda dovrà essere necessariamente iscritta (l'iscrizione al fondo non ha costi aggiuntivi per l'azienda).

Informazioni importanti

Fondo interprofesionale: Corso finanziato Fondo interprofesionale

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

Roma
Visualizza mappa
Viale Filippo Tommaso Marinetti 221, 00143

Inizio del corso

Scegli dataIscrizioni chiuse

Profilo del corso

Il percorso svilupperà la conoscenza dei Big Data e delle Analytics, potenziando le capacità matematiche e di programmazione, affrontando tool come Apache Hadoop, Hive, Pig e Spark. L'allievo si preparerà a sviluppare algoritmi per l'analisi statistica di big data; conoscere le applicazioni big data, utilizzare i principi fondamentali delle analisi predittive, valutare e applicare principi, tecniche e teorie a problemi di data science di larga scala. Al termine del corso si acquisirà la capacità di trattare problemi di data science su larga scala con creatività e iniziativa.
Il percorso prevederà un project work con la progettazione di un algoritmo per big data e la risoluzione di problemi di data science.

Il corso è rivolto ai dipendenti aziendali e alle aziende che, tramite il fondo interprofessionale Fondimpresa, avranno la possibilità di finanziare la formazione continua dei propri dipendenti.

Non sono richieste nozioni specifiche. I corsisti più profilati possono essere sviluppatori SQL, data analyst, sviluppatori, architetti di sistema e amministratori di sistema.

Cloudera Certified Associate: Big Data & Analytics

Il corso offre la possibilità di aggiornare e potenziare le competenze dei propri dipendenti aziendali in maniera gratuita grazie a Fondimpresa, rendendo la propria impresa più competitiva. Sarà, inoltre, possibile richiedere ed ottenere la certificazione CCA Data Analyst ExaM - CCA159 (Cloudera Certified Associate) dopo il sostenimento dell'esame che potrà essere svolto presso la sede di Accademia Informatica.

Non appena riceveremo la sua richiesta, verrà ricontattato da un nostro consulente che Le fornirà tutti i dettagli del corso e Le garantirà supporto e assistenza nella preparazione della documentazione necessaria ad accedere a quest'opportunità.

Domande e risposte

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Opinioni

Successi del Centro

2018

Tutti i corsi devono essere aggiornati

La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

8 anni del centro in Emagister.

Materie

  • Hive
  • Apache Hadoop
  • Pig
  • Spark
  • Data science
  • Sqoop
  • Data Definition Language
  • Big data analysis
  • Query Language
  • Algoritmi
  • Uso del processo Extract
  • Uso del processo Transfer
  • Uso del processo Load
  • My SQL
  • HDFS

Professori

Roberto De Santis

Roberto De Santis

Ingegnere Informatico

Docente con esperienza. Skills in Bigdata (Hadoop and Spark), NoSql, Client side programming, Mobile programming, Java and Data Warehousing. Laureato in Ingegneria Informatica presso l'Università degli Studi di Roma La Sapienza.

Programma

1. Preparare e strutturare i dati
• Usare processi Extract, Transfer, Load (ETL) per preparare i dati alle query• Importare dati da un HDFS a un database MySQL usando Sqoop• Esportare dati da un HDFS a un database MySQL usando Sqoop• Muovere dati tra tabelle nei metastore• Trasformare valori, colonne o file format di dati in arrivo prima dell’analisi
2. Strutturare i Dati
• Usare statement di Data Definition Language (DDL) per creare o alterare strutture nei metastore per l’uso di Hive e Impala• Creare tabelle usando tipi di dati, delimitatori e file format• Creare nuove tabelle usando tabelle esistenti per definire lo schema• Migliorare le query performance creando tabelle suddivise nel metastore• Alterare tabelle modificando schemi esistenti• Creare view per semplificare le query• Strutture di dati• Big data analysis basati su cloud• Analisi predittive, modelli probabilistici e statistici• Applicazioni di data analysis su larga scala
3. Analisi dei Dati• Usare statement di Query Language (QL) con Hive e Impala per analizzare dati nel cluster• Preparare report usando i comandi SELECT insieme ad unioni e subquery• Calcolare statistiche aggregate, come somme e medie, durante una query• Creare Query su data source multiple usando i comandi join• Trasformare gli output format delle query usando funzioni built-in• Effettuare query attraverso un gruppo di righe usando funzioni di windowing

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