Corso di Aggiornamento su Big Data e Data Lakes

Modulo 1: Introduzione ai Big Data Definizione e caratteristiche dei Big Data Il concetto delle 5 V dei Big Data: Volume, Velocità, Varietà, Veridicità, Valore L'importanza dei Big Data nelle decisioni aziendali e nell'innovazione Modulo 2: Architettura dei Big Data Panoramica delle architetture tipiche per gestire i Big Data Tecnologie e framework principali: Hadoop, Spark, e NoSQL Differenze tra architettura tradizionale e architettura per Big Data Modulo 3: Gestione dei Dati in Tempo Reale Importanza del tempo reale nell’analisi dei Big Data Tecniche di stream processing e batch processing Strumenti per l'elaborazione dei dati in tempo reale (es. Apache Kafka, Apache Flink) Modulo 4: Introduzione ai Data Lakes Cos’è un Data Lake e come differisce da un Data Warehouse Caratteristiche fondamentali di un Data Lake I vantaggi e le sfide nell’utilizzo di un Data Lake Modulo 5: Architettura di un Data Lake Componenti chiave di un Data Lake (storage, governance, accesso ai dati) Tecnologie utilizzate nei Data Lakes (Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage) Progettazione e implementazione di un Data Lake scalabile Modulo 6: Integrazione dei Dati nei Data Lakes Tecniche di integrazione dei dati eterogenei nel Data Lake (strutturati, semi-strutturati, non strutturati) Sistemi ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) Utilizzo di tecnologie di integrazione: Apache NiFi, Talend, Informatica Modulo 7: Sicurezza e Governance dei Big Data e dei Data Lakes Sfide nella sicurezza dei Big Data e dei Data Lakes Principi di governance dei dati: qualità, privacy e conformità Tecniche di sicurezza per proteggere i dati in un Data Lake (controllo degli accessi, cifratura, audit trail) Modulo 8: Analisi dei Dati nei Data Lakes Tecniche di analisi dei dati in un Data Lake Strumenti e framework per l'analisi dei dati (Apache Hive, Apache Impala, Presto) Come costruire pipeline analitiche efficienti in un Data Lake Modulo 9: Machine Learning e Big Data Integrazione del Machine Learning con i Big Data Utilizzo dei Big Data per creare modelli predittivi e analisi avanzate Tecnologie di ML scalabili: Apache Spark MLlib, TensorFlow, H2O.ai Modulo 10: Data Lakes e Business Intelligence Come i Data Lakes supportano le iniziative di Business Intelligence Integrare BI tradizionale con analisi avanzate sui Data Lakes Strumenti per la visualizzazione dei dati dai Data Lakes (Tableau, Power BI, Looker) Modulo 11: Qualità dei Dati e Pulizia nei Data Lakes Tecniche di gestione della qualità dei dati all'interno dei Data Lakes Strumenti e metodologie di data wrangling per preparare i dati per l’analisi Prevenire e risolvere problemi legati alla qualità dei dati Modulo 12: Big Data Analytics per Settori Specifici Applicazioni dei Big Data e dei Data Lakes nei diversi settori (sanità, finanza, retail, ecc.) Casi di studio su come le aziende utilizzano Big Data per migliorare i processi aziendali Personalizzazione delle soluzioni di Big Data per settori specifici Modulo 13: Tecnologie Emergenti nei Big Data e Data Lakes Tendenze e innovazioni recenti nel campo dei Big Data e Data Lakes Tecnologie emergenti: Edge Computing, IoT, Blockchain Come queste tecnologie influenzano la gestione dei Big Data e dei Data Lakes Modulo 14: Scalabilità e Performance nei Big Data Principi per gestire l’elevata scalabilità dei Big Data Ottimizzazione delle performance per l’elaborazione e l’archiviazione dei dati Gestione di enormi volumi di dati senza compromettere la velocità Modulo 15: Il Futuro dei Big Data e dei Data Lakes Tendenze future nell’evoluzione dei Big Data e Data Lakes L’impatto dell’intelligenza artificiale e del cloud computing Il futuro della gestione e analisi dei Big Data nelle aziende