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Corso - Big Data - Implementazione di una soluzione completa di analisi dei dati

Raccolta e analisi di Big Data

  • A distanza
  • Aggiornamento
  • Step by Step
Corso a catalogo
Durata
4 giorni (28 Ore)

Quota d'iscrizione
2.490,00 €  +IVA

WebCode
IT.27
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4 giorni (28 Ore)

7.250,00€ +IVA
(Quota riferita ad un gruppo di 10 pax max, +10% di Project Management)
Formazione customizzata
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Comprendere le esigenze aziendali per fornire ai responsabili delle decisioni una serie di indicatori affidabilie pertinenti è il ruolo previsto degli specialisti dei Big Data. 

Specificamente progettato per insegnare loro come implementare una soluzione Big Data in un ambiente Hadoop -una soluzione di punta per l'elaborazione di Big Data-, questo programma segue il percorso logico di un progetto di analisi dei dati. Implementazione di una soluzione completa di analisi dei dati che consentono l'organizzazione di un volume molto elevato di informazioni, alla produzione di script Pig e Hive che, convertiti in attività MapReduce, consentono di aggregare e filtrare i dati per poi analizzarli.

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Per chi

A chi è rivolto

Per chi

  • Capi progetto
  • Data Scientist, Data Analyst
  • Sviluppatori
  • Analisti e statistici
  • Chiunque sia responsabile dell'implementazione operativa di un progetto Big Data in un ambiente Hadoop

Prerequisiti

La conoscenza di un linguaggio di programmazione e del linguaggio SQL agevola la partecipazione al corso 

Programma

Programma del corso

1 - Introduzione

  • Obiettivi
  • Schematizzazione del progetto
  • Ecosistema e stack tecnologico
  • Risultati attesi

 

2 - Ingestione massiccia di dati

  • Descrizione
  • Caratteristiche principali degli strumenti di assimilazione
  • Soluzioni (package, cloud computing e Hadoop)
  • Mettere a fuoco Apache NIFI
  • Mettere a fuoco Apache KAFKA
  • Ingestione di dati in streaming NIFI su KAFKA
  • Realizzazione di un flusso di lavoro di “ingestion” di dati in streaming NIFI in HDFS

 

3 - Elaborazione in batch di Big Data

  • Schema operativo
  • Soluzioni software associate (MapReduce, Hive, Spark, ...)
  • Script batch di Big Data
  • Data Warehousing Big Data
  • Creazione di tabelle partizionate, clusterizzate e/o transazionali
  • Scrittura di script di aggiornamento per le diverse tabelle
  • Analisi dei Big Data

 

4 - Elaborazione avanzata dei Big Data: machine learning

  • L'ecosistema Spark
  • Schema generale per la creazione di un modello ML
  • Creazione di un modello di clustering dei dati
  • Creazione di un modello di analisi predittiva supervisionato
  • Arricchire un DW con Spark
  • Salvataggio di un modello di machine learning
  • Applicazione di un modello ML

 

5 - Archiviazione distribuita dei dati

  • Principi delle basi di dati distribuite
  • Soluzioni (NoSQL, NewSQL)
  • Creazione di un database distribuito
  • Inserimento di dati in un database distribuito
  • Interrogazione di un database distribuito

 

6 - Automazione della catena di elaborazione batch

  • L'orchestratore di Oozie
  • Programmazione degli script HIVE
  • Combinazione con script SPARK
  • Creazione di un flusso di lavoro Oozie completo

 

7 - Elaborazione di dati massivi in ​​flussi (streaming)

  • Principio di funzionamento
  • Soluzioni software
  • Pre-elaborazione dei dati in streaming
  • Realizzazione di flussi in un hub di streaming
  • Uso di flussi in un hub
  • Elaborazione avanzata dei dati in streaming (apprendimento automatico)

 

8 - Implementazione in un'architettura Big Data

  • Approcci standard
  • Realizzazione di una soluzione completa di elaborazione dati di tipo Lamda
  • Realizzazione di una soluzione completa di elaborazione dati di tipo Kappa
Obiettivi

Obiettivi del corso

  • Avere le competenze tecniche necessarie per l'implementazione di analisi di Big Data
  • Saper utilizzare gli strumenti di raccolta Open Source
  • Essere in grado di scegliere la giusta soluzione di archiviazione dei dati per le specificità di un progetto (OLAP, NoSQL, GrafoDB)
  • Esplorare la cassetta degli attrezzi tecnologici che costituisce Hadoop e il suo ecosistema e scoprire come utilizzare ogni “mattone” (MapReduce, HIVE, SPARK...)
  • Imparare ad analizzare i risultati e a comprendere il significato dei dati estratti
Esercitazioni

Esercitazioni

  • Una formazione molto operativa durante la quale si alternano le fasi di apporti teorici, scambi, condivisione di esperienze
  • I partecipanti realizzano una catena di elaborazione Big Data (Batch e Streaming) su un caso concreto

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Date

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    I partecipanti riceveranno le istruzioni per partecipare alcuni giorni prima dell’inizio del corso.
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