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Struttura del corso

Fondamenti dell’ingegneria di piattaforme per applicazioni ad alta intensità di dati

  • Introduzione alle applicazioni caratterizzate da un elevato volume di dati
  • Sfide nell’ambito dell’ingegneria di piattaforme per grandi volumi di dati
  • Panoramica sulle architetture di elaborazione dei dati

Modellazione e gestione dei dati

  • Principi della modellazione dei dati finalizzati alla scalabilità
  • Opzioni di archiviazione e ottimizzazione dei dati
  • Gestione del ciclo di vita dei dati in ambienti distribuiti

Framework per l’elaborazione dei big data

  • Panoramica degli strumenti disponibili per l’elaborazione dei grandi volumi di dati (Hadoop, Spark, Flink)
  • Elaborazione batch rispetto all’elaborazione in tempo reale
  • Configurazione di una pipeline di elaborazione dati per i big data

Piattaforme di analisi in tempo reale

  • Progettazione di infrastrutture per l’analisi dei dati in tempo reale
  • Motori per l’elaborazione di flussi dati (Kafka Streams, Apache Storm)
  • Sviluppo di dashboard e visualizzazioni in tempo reale

Orchestrazione delle pipeline dati

  • Gestione dei flussi di lavoro tramite Apache Airflow e altri strumenti simili
  • Automazione delle pipeline per aumentarne l’efficienza
  • Monitoraggio e notifiche riguardanti lo stato delle pipeline dati

Sicurezza e conformità normativa delle piattaforme

  • Best practice di sicurezza per le piattaforme dati
  • Rispetto della privacy dei dati e delle normative vigenti
  • Implementazione di controlli di accesso ai dati sicuri

Ottimizzazione delle prestazioni

  • Tecniche per migliorare la velocità di trasferimento e ridurre i tempi di latenza dei dati
  • Strategie di scalabilità per piattaforme ad alta intensità di dati
  • Benchmarking e monitoraggio delle prestazioni dei sistemi

Casi studio ed esperienze pratiche

  • Analisi di implementazioni riuscite di piattaforme dati
  • Insegnamenti tratti dalle best practice adottate da leader del settore
  • Tendenze emergenti nell’ingegneria di piattaforme per grandi volumi di dati

Progetto finale

  • Progettazione di una soluzione su misura per un’applicazione ad alta intensità di dati
  • Sviluppo di un prototipo della pipeline di elaborazione dati
  • Valutazione delle prestazioni e della scalabilità della piattaforma realizzata

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti fondamentali relativi a strutture e algoritmi dei dati
  • Esperienza nella programmazione in Java, Scala o Python
  • Familiarità con i concetti di base delle basi di dati e con SQL

Destinatari

  • Sviluppatori software
  • Ingegneri dei dati
  • Responsabili tecnici
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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