Progettazione di big data dell' architetto di sistema

Modulo 1: Introduzione ai Big Data 1.1 Definizione di Big Data 1.2 Importanza dei Big Data nelle organizzazioni 1.3 Obiettivi del corso Modulo 2: Fondamenti di Architettura di Sistema 2.1 Principi di architettura di sistema 2.2 Componenti chiave di un'architettura di sistema 2.3 Evoluzione dell'architettura per i Big Data Modulo 3: Tipologie di Dati 3.1 Dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati 3.2 Fonti di dati nei Big Data 3.3 Tecniche di raccolta dei dati Modulo 4: Tecnologie per Big Data 4.1 Introduzione a Hadoop e MapReduce 4.2 Panoramica su Apache Spark 4.3 Database NoSQL e loro utilizzo Modulo 5: Progettazione dell'Architettura 5.1 Principi di progettazione dell'architettura 5.2 Scalabilità e resilienza 5.3 Modelli architetturali (Lambda, Kappa) Modulo 6: Ingestione dei Dati 6.1 Tecniche di ingestion dei dati 6.2 Strumenti di ETL (Extract, Transform, Load) 6.3 Flussi di dati in tempo reale vs batch Modulo 7: Archiviazione dei Dati 7.1 Tipi di archiviazione per Big Data 7.2 Archiviazione locale vs cloud 7.3 Strategie di gestione dei dati Modulo 8: Elaborazione dei Dati 8.1 Processi di trasformazione dei dati 8.2 Calcolo distribuito e parallelismo 8.3 Gestione delle performance Modulo 9: Sicurezza e Governance dei Dati 9.1 Principi di sicurezza nei Big Data 9.2 Governance dei dati e compliance 9.3 Politiche di accesso e autenticazione Modulo 10: Data Lake vs Data Warehouse 10.1 Differenze tra Data Lake e Data Warehouse 10.2 Quando utilizzare ciascuna soluzione 10.3 Architettura ibrida Modulo 11: Analisi dei Dati 11.1 Tecniche di analisi dei dati 11.2 Strumenti di analisi avanzata (BI, ML) 11.3 Visualizzazione dei dati Modulo 12: Monitoraggio e Ottimizzazione 12.1 Strumenti di monitoraggio delle performance 12.2 Tecniche di ottimizzazione dell'architettura 12.3 Risoluzione dei problemi comuni Modulo 13: Progettazione per il Futuro 13.1 Anticipare le esigenze future 13.2 Innovazioni nelle tecnologie di Big Data 13.3 Prepararsi per l'evoluzione del mercato Modulo 14: Collaborazione e Teamwork 14.1 Ruolo dell'architetto nel team 14.2 Collaborazione con data scientist e ingegneri 14.3 Comunicazione efficace tra i team Modulo 15: Case Study di Successo 15.1 Analisi di implementazioni reali 15.2 Lezioni apprese dai casi studio 15.3 Best practices e raccomandazioni Modulo 16: Strumenti di Progettazione 16.1 Strumenti di modellazione dell'architettura 16.2 Software per la gestione dei Big Data 16.3 Automazione nella progettazione Modulo 17: Tendenze e Futuro dei Big Data 17.1 Evoluzione delle tecnologie Big Data 17.2 Impatti delle nuove tecnologie (AI, IoT) 17.3 Previsioni per il settore dei Big Data Modulo 18: Progetti Pratici di Architettura 18.1 Sviluppo di un progetto di architettura Big Data 18.2 Simulazione di casi d'uso 18.3 Presentazione dei progetti e feedback Modulo 19: Etica e Responsabilità nell'uso dei Dati 19.1 Questioni etiche nei Big Data 19.2 Responsabilità dell'architetto di sistema 19.3 Implicazioni sociali dell'analisi dei dati Modulo 20: Riflessioni Finali e Conclusioni 20.1 Riepilogo delle competenze acquisite 20.2 Discussione aperta su esperienze e aspettative 20.3 Prospettive di carriera nell'architettura Big Data