Corso di Big Data e Cloud Computing

Modulo 1: Introduzione ai Big Data Contenuti: Cos'è un Big Data? Definizione e caratteristiche principali (volume, varietà, velocità, veridicità, valore). Differenza tra dati tradizionali e Big Data. Sfide nella gestione e nell'analisi dei Big Data. Applicazioni dei Big Data in vari settori: sanità, finanza, marketing, IoT. Modulo 2: Architettura e Ecosistema dei Big Data Contenuti: Panoramica dell'architettura dei Big Data: acquisizione, memorizzazione, elaborazione, analisi e visualizzazione. Componenti chiave: Hadoop, Spark, NoSQL, sistemi di messaggistica. Data Lake vs Data Warehouse. Architetture distribuite e parallele. Modulo 3: Hadoop e il Framework di Big Data Contenuti: Introduzione a Hadoop: cos'è e come funziona. Struttura del file system di Hadoop (HDFS) e distribuzione dei dati. MapReduce: paradigma di calcolo distribuito. Gestione dei job con Hadoop YARN. Modulo 4: Apache Spark: Elaborazione dei Big Data in Tempo Reale Contenuti: Cos'è Apache Spark e perché è diventato popolare per l'elaborazione dei Big Data. Architettura di Spark: RDD (Resilient Distributed Datasets) e DataFrames. Spark SQL per l’elaborazione dei dati strutturati. Spark Streaming per l'elaborazione dei dati in tempo reale. Confronto tra Hadoop MapReduce e Apache Spark. Modulo 5: Database NoSQL per Big Data Contenuti: Cos'è un database NoSQL e come differisce dai database relazionali. Tipi di database NoSQL: documenti (MongoDB), chiave-valore (Cassandra, Redis), grafi (Neo4j). Vantaggi e sfide nell’utilizzo di NoSQL per Big Data. Esempi di applicazioni basate su NoSQL. Modulo 6: Cloud Computing Contenuti: Cos'è il Cloud Computing e come si distingue dalle tradizionali architetture IT. I modelli di servizio nel cloud: IaaS, PaaS, SaaS. Tipi di cloud: pubblico, privato e ibrido. Vantaggi e sfide nell'adozione del cloud computing. Modulo 7: Servizi Cloud per Big Data Contenuti: Architetture e servizi cloud per Big Data: storage, elaborazione e analisi. Introduzione a servizi cloud principali: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP). Servizi per Big Data nel cloud: AWS EMR, Google Dataproc, Azure HDInsight. Esempi di utilizzo del cloud per Big Data: gestione dei dati, elaborazione distribuita, machine learning. Modulo 8: Amazon Web Services (AWS) per Big Data Contenuti: Introduzione ai servizi AWS per Big Data: EC2, S3, RDS, DynamoDB, EMR, Redshift. Come configurare e usare Amazon S3 per il storage dei Big Data. Lavorare con Amazon EMR per l’elaborazione distribuita con Hadoop e Spark. Introduzione a Amazon Redshift per la gestione di un Data Warehouse nel cloud. Modulo 9: Microsoft Azure per Big Data Contenuti: Servizi Microsoft Azure per Big Data: Azure Blob Storage, Azure Databricks, Azure SQL Data Warehouse. Utilizzo di Azure HDInsight per Hadoop e Spark. Strumenti di analisi dei dati su Azure: Power BI, Azure Machine Learning. Come integrare Big Data con i servizi AI di Azure. Modulo 10: Google Cloud Platform (GCP) per Big Data Contenuti: Servizi GCP per Big Data: Google Cloud Storage, BigQuery, Dataflow, Dataproc. Utilizzo di BigQuery per analizzare grandi volumi di dati in tempo reale. Google Dataproc per eseguire Hadoop e Spark. Integrazione dei Big Data con Google AI e ML Engine. Modulo 11: Data Lakes e Data Warehousing nel Cloud Contenuti: Cos'è un Data Lake e come viene utilizzato per gestire Big Data nel cloud. Differenze tra Data Lake e Data Warehouse. Come costruire un Data Lake con AWS, Azure e GCP. Strumenti e tecniche per caricare e elaborare dati nei Data Lake. Vantaggi dell'integrazione di Data Lakes con i sistemi di analisi avanzati nel cloud. Modulo 12: Sicurezza dei Big Data nel Cloud Contenuti: Principi di sicurezza dei Big Data nel cloud. Crittografia dei dati a riposo e in transito. Gestione degli accessi: autenticazione e autorizzazione. Sicurezza dei dati sensibili e conformità a normative (GDPR, HIPAA). Strategie per la protezione dei dati nel cloud. Modulo 13: Analisi Avanzate dei Big Data nel Cloud Contenuti: Tecniche di analisi avanzata dei Big Data: machine learning, analisi predittiva. Utilizzo di strumenti di machine learning nei principali servizi cloud. Applicazioni di Big Data e AI: analisi dei sentimenti, predizione della domanda, raccomandazioni personalizzate. Integrazione tra Big Data, Analytics e AI nel cloud. Modulo 14: Internet of Things (IoT) e Big Data nel Cloud Contenuti: Cos'è l'IoT e come interagisce con i Big Data. Infrastrutture per la gestione dei dati IoT nel cloud. Piattaforme IoT nel cloud: AWS IoT, Azure IoT Hub, Google Cloud IoT. Analisi dei dati IoT e utilizzo dei Big Data per ottimizzare operazioni e processi. Modulo 15: Trend Futuri nei Big Data e nel Cloud Computing Contenuti: Evoluzione delle tecnologie Big Data e Cloud Computing. Intelligenza artificiale e Big Data: come il futuro dell'AI sta plasmando il trattamento dei Big Data. Tecnologie emergenti: edge computing, quantum computing, blockchain. Il futuro della gestione dei dati nel cloud: 5G, serverless computing, containerizzazione.