Il corso offre una panoramica completa sul mondo dei Big Data, dalle caratteristiche fondamentali alle tecnologie più diffuse per la loro gestione e analisi. Attraverso casi d’uso reali e approfondimenti tecnici, imparerai a valutare il valore dei dati, conoscere le principali piattaforme (come Hadoop e NoSQL), esplorare le tecnologie per l’analisi in tempo reale e comprendere il ruolo del Data Scientist nei team data-driven.

Questo corso è rivolto a

• Responsabili IT e CIO
• Manager di business intelligence e analisi dati
• Responsabili marketing e vendite
• Innovation manager e digital strategist
• Data Analyst e Data Scientist junior
• Sviluppatori e ingegneri software
• System integrator e consulenti IT

Alla fine del corso potrai

• Comprendere il concetto e le caratteristiche dei Big Data (5V)
• Valutare il ruolo strategico dei dati in azienda e nella PA
• Analizzare scenari d’uso reali e casi applicativi
• Conoscere le principali tecnologie per la gestione dei Big Data
• Approfondire l’architettura di Hadoop e dei database NoSQL
• Esplorare le tecnologie per l’analisi in tempo reale
• Comprendere il ruolo e le competenze del Data Scientist
• Riflettere su privacy, sicurezza e uso etico dei dati

Ecco cosa imparerai

Modulo 1 – Fondamenti di Big Data e Analytics

• Introduzione ai Big Data: definizione e caratteristiche (volume, varietà, velocità, veridicità, valore)
• Big Data Analytics: tecniche e approcci
• Il valore strategico dei dati per aziende e PA

Modulo 2 – Fonti e Scenari d’Uso

• Dati generati dal web: social network, web log, click stream
• Casi d’uso in ambito aziendale: marketing, customer experience, supply chain
• Casi d’uso nel settore pubblico: sanità, mobilità, sicurezza, servizi al cittadino
• Analisi dei rischi e delle criticità: privacy, sicurezza, qualità dei dati

Modulo 3 – Professioni e Competenze

• Il ruolo del Data Scientist: competenze, strumenti, responsabilità
• Team data-driven: figure professionali e collaborazione interdisciplinare

Modulo 4 – Tecnologie e Infrastrutture

• Introduzione alla piattaforma Apache Hadoop
• Panoramica generale
• Fondamenti di HDFS (Hadoop Distributed File System)
• MapReduce: concetti e funzionamento
• Ecosistema Apache: Hive, Pig, Spark, Flume, ecc.
• Appliance e soluzioni dei vendor: overview delle principali soluzioni hardware/software

Modulo 5 – Database NoSQL

• Classificazione dei database NoSQL: documentali, a colonne, key-value
• Panoramica dei principali DB: MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j

Modulo 6 – Stream Computing e Analisi in Tempo Reale

• Tecnologie per l’analisi real-time: Apache Kafka, Apache Storm, Spark Streaming
• Sistemi di gestione dei flussi di dati (DSMS)