Struttura del corso

Concetti relativi al data warehousing

  • Che cos'è Data Ware House?
  • Differenza tra OLTP e Data Ware Housing
  • Acquisizione dati
  • Estrazione dei dati
  • Trasformazione dei dati.
  • Caricamento dei dati
  • Mart di dati
  • Data Mart dipendente vs indipendente
  • Progettazione di basi di dati

Concetti di test ETL:

  • Introduzione.
  • Ciclo di vita dello sviluppo software.
  • Metodologie di test.
  • Processo del flusso di lavoro di test ETL.
  • Responsabilità dei test ETL nella fase Dati.

Nozioni di base sui big data

  • Big Data e il suo ruolo nel mondo aziendale
  • Le fasi di sviluppo di una Big Data strategia all'interno di un'azienda
  • Spiegare la logica alla base di un approccio olistico a Big Data
  • Componenti necessari in una Big Data Piattaforma
  • Soluzione per l'archiviazione di Big Data
  • Limiti delle tecnologie tradizionali
  • Cenni preliminari sui tipi di database

NoSQL Banche dati

Hadoop

Riduci mappa

Apache Spark

 14 ore

Numero di Partecipanti


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