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Struttura del corso
Fondamenti delle piattaforme dati
- Cosa sono i database, le piattaforme dati e i sistemi di big data
- Dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati
- Motori aziendali comuni per le soluzioni dati moderne
- Caratteristiche dei big data e terminologia essenziale
Fondamenti di database
- Concetti di database relazionale, inclusi tabelle, righe, colonne e chiavi
- Utilizzo di SQL per recuperare e gestire i dati
- Modellazione dati di base e progettazione schematica semplice
- Transazioni, coerenza e affidabilità a livello pratico
Scelta tra sistemi relazionali e NoSQL
- Database relazionali rispetto a database NoSQL
- Modelli a documento, chiave-valore, colonna e grafico a alto livello
- Punti di forza, limitazioni e compromessi di ciascun approccio
- Corrispondenza tra scelte di database e esigenze aziendali comuni
Data Warehousing ed elaborazione Big Data
- Scopo di data warehouse, data lake e architetture di tipo lakehouse
- Concetti ETL ed ELT per il movimento e la preparazione dei dati
- Concetti di elaborazione batch e in streaming
- Visione d'insieme dell'archiviazione e dell'elaborazione distribuita
Governance, sicurezza e qualità dei dati
- Principi di base di governance, proprietà e stewardship
- Controllo degli accessi, privacy e considerazioni sulla sicurezza
- Problemi comuni di qualità dei dati e metodi pratici di miglioramento
- Conformità e uso responsabile dei dati in ambienti aziendali
Applicazioni pratiche e conclusione del corso
- Casi d'uso tipici nella generazione di report, analisi e sistemi operativi
- Revisione di architetture di esempio per diversi scenari
- Sfide comuni di implementazione e modi per ridurre i rischi
- Sintesi, raccomandazioni e prossimi passi per l'apprendimento continuo
Requisiti
- Una comprensione generale di dati, report e flussi di informazioni aziendali comuni
- Esperienza nell'utilizzo di fogli di calcolo, report o applicazioni aziendali che lavorano con i dati
- Esperienza di base in ambito tecnico, analitico o con sistemi aziendali
Destinatari
- Analisti aziendali e professionisti della generazione di report
- Personale IT, sviluppatori e personale di supporto ai sistemi
- Manager e decisori coinvolti in progetti relativi ai dati
14 ore
Recensioni (2)
Gli strumenti di formazione forniti.
- UNIFI
Corso - NoSQL Database with Microsoft Azure Cosmos DB
Traduzione automatica
Esercizi pratici. La classe sarebbe dovuta durare 5 giorni, ma i 3 giorni sono stati sufficienti per chiarire molte delle domande che avevo lavorando con NiFi.
James - BHG Financial
Corso - Apache NiFi for Administrators
Traduzione automatica