Contattataci

Struttura del corso

Introduzione all’analisi dei dati e al Big Data

  • Cosa rende il Big Data "grande"?
    • Velocità, volume, varietà, veridicità (VVVV)
  • Limiti dell’elaborazione tradizionale dei dati
  • Elaborazione distribuita dei dati
  • Analisi statistica
  • Tipologie di analisi basate sull’apprendimento automatico
  • Visualizzazione dei dati

Ruoli e responsabilità nel mondo del Big Data

  • Amministratori
  • Sviluppatori
  • Analisti dei dati

Linguaggi utilizzati per l’analisi dei dati

  • Python
    • Perché scegliere Python per l’analisi dei dati?
    • Manipolazione, elaborazione, pulizia e analisi dei dati

Approcci all’analisi dei dati

  • Analisi statistica
    • Analisi delle serie temporali
    • Previsione tramite modelli di correlazione e regressione
    • Statistiche inferenziali (stimazione)
    • Statistiche descrittive nei set di dati Big Data (es. calcolo della media)
  • Apprendimento automatico
    • Apprendimento supervisionato vs non supervisionato
    • Classificazione e raggruppamento dei dati
    • Valutazione del costo di specifiche metodologie utilizzate
    • Filtraggio dei dati<\/li>

Infrastrutture per il Big Data

  • Archiviazione dei dati
    • Database relazionali (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Come comprendere le differenze principali
      • Database gerarchici
      • Database orientati agli oggetti
      • Database documentali
      • Database grafici
      • Altri tipi di database<\/li>

Il futuro del Big Data

Sintesi e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenze base di matematica
  • Conoscenze generali di programmazione
  • Nozioni fondamentali sui database

Destinatari del corso

  • Sviluppatori e programmatori
  • Consulenti IT
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (3)

Corsi in Arrivo

Categorie relative