Tecniche avanzate di ETL (Extract, Transform, Load).

Modulo 1: le Tecniche Avanzate di ETL Panoramica dei processi di Extract, Transform e Load Ruolo cruciale di ETL nell'ecosistema dei dati Evoluzione delle tecniche ETL: dal batch all'elaborazione in tempo reale Modulo 2: Architettura e Struttura dei Sistemi ETL Struttura di un sistema ETL complesso Componenti principali di una pipeline ETL avanzata Come scegliere un'architettura ETL adeguata per diversi tipi di flussi di lavoro Modulo 3: Tecniche Avanzate di Estrazione dei Dati (Extract) Estrazione dei dati da fonti non strutturate (ad esempio, JSON, XML, file di log) Tecniche di estrazione incrementale per ridurre il carico Utilizzo di connettori avanzati per diverse fonti dati (API, database, cloud storage) Modulo 4: Ottimizzazione dell'Estrazione dei Dati Ottimizzazione delle performance nell'estrazione dei dati da grandi volumi Uso di tecniche di parallelizzazione e batching Gestione della consistenza dei dati e riduzione dei tempi di latenza Modulo 5: Data Transformation: Strategie Avanzate Tecniche avanzate di trasformazione dei dati (aggiornamenti complessi, operazioni di aggregazione, join avanzati) Utilizzo di framework di trasformazione come Apache Spark e Apache Flink Applicazione di modelli di machine learning durante la fase di trasformazione Modulo 6: Gestione dei Dati Non Strutturati Come trattare e trasformare dati non strutturati (es. testo libero, immagini, video) Tecniche per la gestione dei flussi di dati semi-strutturati Uso delle tecnologie NoSQL e Hadoop per la trasformazione dei dati non strutturati Modulo 7: Data Quality e Pulizia dei Dati durante la Trasformazione Tecniche di data cleaning avanzate: rimozione di duplicati, gestione dei valori nulli e outlier Controllo e miglioramento della qualità dei dati durante la fase di trasformazione Strategie per l'identificazione e la correzione automatica degli errori nei dati Modulo 8: Gestione della Complessità dei Dati: Data Wrangling Avanzato Tecniche di data wrangling per unire e normalizzare dati da più fonti Applicazione di logiche complesse per il reshaping dei dati Gestione delle variabili categoriali e numeriche nei flussi ETL Modulo 9: Tecniche Avanzate di Caricamento (Load) dei Dati Tecniche di caricamento per basi di dati relazionali e NoSQL Ottimizzazione dei processi di load: strategie per ridurre i tempi di caricamento e gestire errori Caricamento in tempo reale e batch, inclusi i vantaggi e le sfide Modulo 10: ETL in Tempo Reale e Streaming di Dati l'ETL in tempo reale: differenze con il batch processing Strumenti per ETL in tempo reale: Apache Kafka, Apache Flink, e Google Dataflow Design e architetture scalabili per l'elaborazione di flussi di dati in tempo reale Modulo 11: ETL su Cloud: Integrazione con Piattaforme Cloud Come implementare soluzioni ETL su piattaforme cloud (AWS, Google Cloud, Azure) Utilizzo di strumenti cloud-native per il processamento dei dati: AWS Glue, Google Cloud Dataflow Vantaggi dell'architettura ETL su cloud: scalabilità e costi Modulo 12: Automazione dei Processi ETL l'automazione nei processi ETL Tecniche di scheduling e orchestrazione dei flussi ETL con Apache Airflow e altri strumenti di workflow management Monitoraggio e gestione automatica degli errori nei flussi ETL Modulo 13: Gestione delle Versioni e Controllo della Qualità nel Flusso ETL Come implementare versioning nei flussi ETL per tenere traccia dei cambiamenti Strategie di versionamento dei dati e rollback in caso di errori Best practices per la documentazione e il controllo della qualità del flusso ETL Modulo 14: Ottimizzazione delle Performance nelle Pipeline ETL Strategie per migliorare l'efficienza delle pipeline ETL (compressione dei dati, indexing, ecc.) Profilazione e ottimizzazione dei task ETL per ridurre i colli di bottiglia Gestione della concorrenza e distribuzione dei task ETL su più risorse Modulo 15: Best Practices e Tendenze Future nell'ETL Avanzato Riflessioni sulle best practices per la costruzione e il mantenimento di sistemi ETL avanzati Tendenze future nell'ETL: AI e machine learning applicati all'automazione del processo ETL Preparazione per le sfide future: big data, GDPR e data privacy