Visualizzazione di big data (tecniche di aggregazione, heatmaps).

Modulo 1: la Visualizzazione dei Big Data Cos'è un Big Data e le sue caratteristiche principali La sfida della visualizzazione dei Big Data L'importanza della visualizzazione per l'analisi dei Big Data Modulo 2: Fondamenti della Visualizzazione dei Dati Principi di base nella visualizzazione dei dati Selezione del tipo di grafico giusto per il tipo di dato Tecniche di visualizzazione per grandi volumi di dati Modulo 3: Tecniche di Aggregazione dei Dati Cos'è l'aggregazione dei dati e perché è importante per i Big Data Funzioni di aggregazione: somma, media, conteggio, massimo, minimo Utilizzo di Pandas e NumPy per aggregare grandi dataset Tecniche di aggregazione per migliorare la comprensione dei dati Modulo 4: Creazione di Grafici di Aggregazione Come visualizzare i risultati di un'aggregazione Utilizzo di grafici a barre, lineari e a torta per dati aggregati Analisi e interpretazione di grafici aggregati Modulo 5: le Heatmaps Cos'è una heatmap e come può essere utilizzata per visualizzare Big Data Tipologie di heatmap: matrice di correlazione, intensità dei valori Come le heatmaps facilitano l'interpretazione dei dati complessi Modulo 6: Creazione di Heatmaps con Python Utilizzo di librerie Python come Matplotlib, Seaborn e Plotly per creare heatmaps Preparazione dei dati per una heatmap (normalizzazione, scale) Personalizzazione di una heatmap (colori, etichette, annotazioni) Modulo 7: Heatmaps per Analisi di Correlazione Analisi delle correlazioni tra variabili attraverso heatmaps Creazione di una matrice di correlazione e visualizzazione con heatmap Interpreting heatmaps per individuare pattern e tendenze nei Big Data Modulo 8: Visualizzazione di Big Data con Grafici Avanzati Tecniche avanzate per la visualizzazione dei Big Data Grafici di distribuzione (istogrammi, densità) Grafici di dispersione (scatter plots) per evidenziare relazioni tra variabili Modulo 9: Grafici Interattivi per Big Data Introduzione ai grafici interattivi con librerie come Plotly e Bokeh Creazione di grafici zoomabili e interattivi per grandi dataset Personalizzazione delle interazioni in un dashboard di visualizzazione Modulo 10: Utilizzo delle Mappe per Visualizzare Big Data Geospaziali Visualizzazione di dati geospaziali su mappe (heatmaps geospaziali) Uso di strumenti come Folium e Geopandas per visualizzare Big Data su mappe interattive Analisi spaziale con visualizzazioni geografiche Modulo 11: Visualizzazione in Tempo Reale dei Big Data Tecniche per visualizzare Big Data in tempo reale Flussi di dati e aggiornamento delle visualizzazioni Implementazione di dashboard in tempo reale con librerie come Dash Modulo 12: Scaling e Performance nelle Visualizzazioni di Big Data Strategie per gestire grandi volumi di dati nelle visualizzazioni Ottimizzazione delle performance nella creazione di grafici e heatmaps Tecniche per migliorare la velocità di rendering e interazione Modulo 13: Visualizzazione di Dati Multidimensionali Come visualizzare Big Data che contengono più dimensioni Tecniche di riduzione dimensionale (PCA, t-SNE) Creazione di grafici e heatmaps per dati multidimensionali Modulo 14: Best Practices nella Visualizzazione dei Big Data Linee guida per la progettazione efficace delle visualizzazioni Evitare la distorsione nei dati e garantire chiarezza Come scegliere il tipo di grafico e il formato più adatto per i Big Data Modulo 15: Strumenti e Piattaforme per la Visualizzazione di Big Data Panoramica degli strumenti di visualizzazione dei Big Data: Tableau, Power BI, Google Data Studio Confronto tra soluzioni open-source e commerciali Integrazione dei Big Data con piattaforme di visualizzazione per una gestione più efficace