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Modulo 1: Fondamenti Big Data Analytics - 2 gg

Evoluzione dei sistemi informativi a supporto decisionale, verso i Big Data Database relazionali e database NoSQL
Modellazione dati con database NoSQL
Principali soluzioni NoSQL e introduzione a MongoDB
Architetture e tecnologie per Big Data e Machine Learning
MapReduce e Hadoop
Cloud Computing e Micro services (Docker)
Caso di studio: Talend + Hive nelle procedure di ETL e analisi dati

Modulo 2: Data Quality e Big Data - 2 gg

Introduzione ai concetti di qualità dei dati
Da ETL tradizionali (presentazione dei principali framework) a ETL con tecnologie Big Data
Introduzione a Spark
Introduzione a Scala
Caso d'uso: creazione di una pipeline di trattamento e pulizia di dati (ETL) con Spark e MongoDB

Modulo 3: Fondamenti di Machine Learning - 2 gg

Introduzione al Machine Learning e panoramica sugli scenari di applicazione
Principali Modelli di Machine Learning H20.ai
TensorFlow
Caso d'uso: Orange
Caso d 'uso: Una pipeline di analisi in Python (Supervised Learning) Cado d'uso: Clustering dei dati con Re H20
Caso d'uso: DeepLeaming (introduzione

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Fax.: +39 02 694 382 35

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