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Prezzo
+ IVA
Architetture per soluzioni di Big Data e Data Governance
Codice: DSBD08
Il corso tratta lo stato di sviluppo delle soluzioni e i principali trend evolutivi delle architetture e delle tecnologie per i Big Data. Descrive le principali metodologie e tecnologie che risolvono i problemi posti dai Big Data e analizza le implicazioni tecnologiche e gestionali derivanti dall’adozione delle varie piattaforme di gestione e di analisi dei dati in tempo reale e non.
Inoltre, negli ultimi anni, abbiamo assistito alla sempre più frequente emanazione, da parte dei Regolatori, di normative aventi ad oggetto il governo dei dati aziendali. Tuttavia, nel corso del tempo, molte aziende hanno acquisito consapevolezza del valore che i dati rappresentano per il proprio business, in quanto risorsa strategica determinante per i processi decision-making. Ma da dove partire? Governare i dati di un’azienda presuppone la conoscenza analitica delle informazioni che compongono l’Organizzazione, sotto forma di entità, relativi attributi, mutue relazioni.
Modalità di erogazione
In aula o Live Virtual Classroom
Attestato di partecipazione
Al termine del corso verrà rilasciato l’attestato di frequenza
Big Data: Models, Technologies and Algorithms
- Fundamentals of Big Data
- Storing Big Data: Distribution, noSQL paradigm
- Processing Big Data: Hadoop & Map Reduce Fundamentals
- Key Problems Algorithmic Techniques in the Big Data World
- Meta-Heuristics, Machine Learning, Experimental Algorithmics and Data Analysis
DATA GOVERNANCE: da mero obbligo normativo a fattore abilitante per l’attuazione delle strategie di business
- Introduzione alla Data Governance
- Modelli organizzativi per il governo dei dati
- Conoscere e gestire i metadati aziendali
- Conoscere il ciclo di vita dei dati e le relazioni tra essi all’interno dei processi aziendali
- Laboratorio e casi pratici
Professionisti IT, di gestione dei dati e di analisi
È richiesta una buona conoscenza delle tecnologie IT più diffuse quali sistemi operativi, linguaggi di programmazione, applicativi, strumenti di analisi dei dati e DataBase relazionali.
Dopo la partecipazione al corso i discenti saranno in grado di:
- Comprendere le architetture di Big Data
- Capire come svolgere un ingest dei dati
- Distinguere le differenze tra un database relazionale e un database non relazionale
- Lavorare con grandi quantità di dati e database non relazionali
- Discutere sulle principali funzionalità di Lambda, MapReduce e ElastiCache
- Spiegare perché le aziende hanno bisogno dei BigData e come potrebbero usarli a loro vantaggio
