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la figura del Data Analyst è un professionista che si occupa di raccogliere, elaborare e analizzare i dati per fornire informazioni utili a supportare le decisioni aziendali. Utilizza strumenti e tecniche statistiche per interpretare grandi quantità di dati, identificare tendenze, pattern e anomalie, e presentare i risultati in modo chiaro e comprensibile. Il suo lavoro aiuta le organizzazioni a ottimizzare i processi, migliorare le performance e prendere decisioni basate su evidenze quantitative.
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Materie
Web master
Server
TCP/IP
Servizi
Protocollo
Programma
Modulo 1: la System Integration
Definizione e concetti chiave della System Integration.
Obiettivi e sfide principali nell'integrazione dei sistemi.
Panoramica delle tecnologie e dei metodi usati nell'integrazione.
Modulo 2: Fondamenti di Architetture Distribuite
le architetture distribuite.
Vantaggi e svantaggi delle architetture distribuite.
Modelli di comunicazione nelle architetture distribuite: client-server, peer-to-peer.
Modulo 3: Protocollo e Comunicazione di Rete
Modelli di riferimento OSI e TCP/IP.
Protocolli di comunicazione fondamentali: HTTP, TCP, UDP.
Tecniche di serializzazione dei dati: JSON, XML, Protocol Buffers.
Modulo 4: Servizi Web e API
Introduzione ai servizi web.
RESTful API: principi e best practices.
SOAP vs REST: differenze e utilizzo.
Modulo 5: Middleware nelle Architetture Distribuite
Cos'è un middleware e il suo ruolo nell'integrazione dei sistemi.
Tipologie di middleware: Enterprise Service Bus (ESB), Message Oriented Middleware (MOM).
Soluzioni middleware popolari: RabbitMQ, Apache Kafka.
Modulo 6: Architettura a Microservizi
Introduzione ai microservizi.
Benefici e sfide nell'adozione di microservizi.
Design e gestione dei microservizi: API Gateway, service discovery.
Modulo 7: Tecniche di Scalabilità nelle Architetture Distribuite
Verticale vs orizzontale: quale scegliere?
Concetti di scalabilità elastica.
Load balancing: strategie e strumenti.
Modulo 8: Alta Disponibilità e Fault Tolerance
Concetti di alta disponibilità e tolleranza ai guasti.
Tecniche di replica e clustering.
Protocolli per la gestione dei guasti: Paxos, Raft.
Modulo 9: Gestione delle Transazioni nelle Architetture Distribuite
Concetti di transazioni distribuite.
Modello ACID e BASE.
Tecniche di gestione delle transazioni: Two-Phase Commit, Saga Pattern.
Modulo 10: Sicurezza nelle Architetture Distribuite
Principi di sicurezza nei sistemi distribuiti.
Autenticazione e autorizzazione.
Crittografia, SSL/TLS e comunicazione sicura.
Modulo 11: Monitoring e Logging nelle Architetture Distribuite
Strumenti di monitoraggio distribuito: Prometheus, Grafana.
Logging centralizzato: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).
Analisi delle performance in tempo reale.
Modulo 12: Cloud Computing e Architetture Distribuite
Cloud Computing.
Architetture distribuite nel Cloud: IaaS, PaaS, SaaS.
Gestione e integrazione di servizi Cloud: AWS, Azure, Google Cloud.
Modulo 13: Tecnologie di Contenitori e Orchestrazione
Introduzione ai contenitori: Docker e Kubernetes.
Architetture containerizzate: vantaggi e sfide.
Orchestrazione dei contenitori con Kubernetes.
Modulo 14: Architetture Event-Driven
Principi delle architetture Event-Driven.
Message brokers e Event Streaming: Apache Kafka, Amazon Kinesis.
Applicazioni delle architetture Event-Driven nelle soluzioni distribuite.
Modulo 15: Progettazione e Gestione di Sistemi Distribuiti Complessi
Tecniche di progettazione di sistemi distribuiti complessi.
Pattern architetturali: Event Sourcing, CQRS, Eventual Consistency.
Considerazioni per la manutenzione e l'evoluzione dei sistemi distribuiti.
