Tecniche di gestione e analisi di grandi dataset distribuiti.

Modulo 1: Introduzione ai Grandi Dataset Distribuiti Definizione e caratteristiche dei grandi dataset distribuiti Differenze tra dataset centralizzati e distribuiti Applicazioni comuni dei grandi dataset distribuiti nei settori industriali Sfide principali nella gestione e nell'analisi di grandi dataset distribuiti Modulo 2: Architetture di Sistema per la Gestione di Dataset Distribuiti Panoramica delle architetture distribuite (client-server, peer-to-peer) Introduzione a Hadoop, Spark e altre tecnologie di gestione di grandi dati Analisi delle infrastrutture cloud (AWS, Azure, Google Cloud) per dataset distribuiti Modulo 3: Introduzione a Hadoop e MapReduce Cos'è Hadoop e come funziona Concetti di MapReduce per l'elaborazione di grandi volumi di dati Struttura dei dati in Hadoop (HDFS: Hadoop Distributed File System) Comprensione del modello di programmazione MapReduce Modulo 4: Analisi di Performance in Sistemi Distribuiti Tempi di risposta, latenza e throughput nei sistemi distribuiti Bilanciamento del carico e ottimizzazione delle risorse Considerazioni sulla scalabilità orizzontale vs verticale Tecniche per ottimizzare le prestazioni in ambienti distribuiti Modulo 5: Introduzione a Spark per l'Analisi di Grandi Dataset Differenze tra Hadoop e Spark Architettura di Apache Spark: RDD (Resilient Distributed Datasets) e DataFrames Elaborazione in-memory per un'elaborazione più veloce Spark SQL e le sue applicazioni Modulo 6: Tecniche di Partizionamento e Sharding dei Dati Cos'è il partizionamento dei dati e quando è necessario Approcci per distribuire e suddividere i dati tra i nodi di un sistema Analisi delle tecniche di sharding nei database distribuiti Impatti sulla latenza e sull'accesso ai dati Modulo 7: Gestione della Concorrenza nei Sistemi Distribuiti Concetti di concorrenza nei sistemi distribuiti Gestione delle transazioni e dei conflitti Approcci per garantire la consistenza e l'affidabilità (CAP Theorem) Strumenti per il controllo della concorrenza (lock, semafori, versioning) Modulo 8: Tecniche di Indexing e Ricerca nei Dataset Distribuiti Indici e la loro importanza per la ricerca efficiente nei grandi dataset Tecniche di indexing in ambienti distribuiti Algoritmi di ricerca distribuiti per l'accesso rapido ai dati Approcci per ottimizzare le query distribuite Modulo 9: L'Elaborazione di Dati Complessi e Semi-Strutturati Dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati Tecniche di elaborazione di JSON, XML e altri formati complessi Strumenti per la gestione di dati semi-strutturati in sistemi distribuiti Utilizzo di Apache Kafka per la gestione di flussi di dati in tempo reale Modulo 10: Sistemi di Storage Distribuito per Dataset Grandi Architetture di storage distribuito: HDFS, Amazon S3, Google Cloud Storage I concetti di replica, ridondanza e tolleranza ai guasti Tecniche per garantire l'integrità e la consistenza dei dati Strategia di backup e recupero in un ambiente distribuito Modulo 11: Analisi in Tempo Reale dei Dati Distribuiti Concetti base di stream processing e batch processing Strumenti di analisi in tempo reale (Apache Flink, Apache Storm) Strategie per l’elaborazione di grandi volumi di dati in tempo reale Vantaggi e sfide dell'analisi in tempo reale nei sistemi distribuiti Modulo 12: Machine Learning su Dati Distribuiti Machine Learning e la sua applicazione su grandi dataset Algoritmi di apprendimento distribuito Tecniche di parallelizzazione del training del modello Utilizzo di Apache Spark MLlib per l’analisi distribuita Modulo 13: Sicurezza e Privacy nei Dataset Distribuiti Concetti di sicurezza e privacy in ambienti distribuiti Crittografia dei dati e tecniche di protezione delle informazioni sensibili Autenticazione e autorizzazione nei sistemi distribuiti GDPR e conformità alla protezione dei dati in ambienti distribuiti Modulo 14: Strumenti e Tecniche di Visualizzazione dei Dati Distribuiti Strumenti di visualizzazione dei dati: Tableau, Power BI, D3.js Tecniche per visualizzare dataset distribuiti Best practices per l’interfaccia utente in analisi di grandi volumi di dati Considerazioni sulla visualizzazione interattiva per grandi dataset Modulo 15: Futuro dei Sistemi di Gestione dei Dati Distribuiti Tendenze emergenti nella gestione dei grandi dati distribuiti (es. Intelligenza Artificiale, Edge Computing) Analisi delle nuove tecnologie e delle loro potenzialità (Quantum Computing, Blockchain) Previsioni su come evolveranno gli strumenti di gestione e analisi dei dati distribuiti Prepararsi per il futuro: le competenze richieste per operare in ambienti distribuiti avanzati