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Durata

1 giorno

Prezzo

420,00 €

Lingua

Italiano
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Corso
Modalità di pagamento

Il pagamento dell’intera quota di partecipazione ai corsi deve essere effettuato con Bonifico Bancario anticipato alla conferma di attivazione corso, tramite le seguenti coordinate bancarie intestate a Global learning srl:

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Termini e condizioni
Oggetto
Oggetto delle presenti Condizioni Generali è la fornitura da parte di Global learning dei propri servizi formativi.
Iscrizione
Le iscrizioni ai corsi nelle date previste dal Calendario Corsi possono essere effettuate tramite prenotazione telefonica o via mail, a cui deve seguire conferma scritta, attraverso la compilazione del Form di iscrizione o inviando via email, debitamente compilato in ogni sua parte e sottoscritto. L’iscrizione è confermata al ricevimento del corrispettivo da parte di Global learning.
Disdetta
L’iscrizione al corso a calendario o l’ordine per un corso dedicato possono essere annullati o rinviati senza oneri se comunicati almeno 10 giorni lavorativi prima della data di inizio del corso. Dopo tale data o nel caso di mancata disdetta o qualora il partecipante interrompa la frequenza al corso per motivi non attribuibili a Global learning è dovuto l’intero corrispettivo. È ammessa la sostituzione del partecipante.
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Global learning potrà, entro 10 giorni lavorativi dalla data di inizio o per cause di forza maggiore anche in data successiva, rinviare o cancellare i corsi, dandone comunicazione scritta o telefonica al Cliente.
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Introduzione Data Warehouse

Codice: FDW04

Il corso fornisce una panoramica delle fondamenta del Data Warehouse, focalizzandosi su concetti chiave come la differenza tra un ambiente on-premise e un Data Warehouse gestito. Inoltre, approfondisce il concetto di Data Lake e le soluzioni associate, esaminando anche i fondamenti di Hadoop e MapReduce. Il corso esplorerà le diverse prospettive del Data Lake come “Single Source of Truth” e introdurrà il concetto di Serverless pipeline. Saranno presentate e analizzate inoltre soluzioni pratiche di Business Intelligence e di visualizzazione dei dati in ambienti complessi di Big Data.

Modalità di erogazione
In aula o Live Virtual Classroom

Attestato di partecipazione
Al termine del corso verrà rilasciato l’attestato di frequenza

Contenuti del corso
  • Introduzione al Data Warehouse
  • Confronto tra On-Premises e Managed Data Warehouse
  • Concetto di Data Lake
  • Fondamenti di Hadoop e MapReduce
  • Ecosistema Hadoop
  • Funzioni di Map e Reduce in MapReduce
  • Confronto tra MapReduce e RMDBS
  • Frameworks Hadoop
  • Utilizzo di Hadoop nel Cloud
  • Demo: Hadoop nel Cloud (EMR & Dataproc)
  • Concetto di Serverless Pipeline
  • Significato e vantaggi del Serverless
  • Demo: Creazione di una Serverless Pipeline
  • Visualizzazione dei Dati
  • Strumenti di Business Intelligence
  • Elastic Search, Logstash e Kibana
  • Demo: Visualizzazione dei Dati
  • Soluzioni Big Data nel Mondo Reale
  • Casi d’Uso Tipici nel Business
Partecipanti

Il corso è rivolto a chi vuole cominciare ad addentrarsi nel vasto mondo della collezione, dell’analisi e dell’utilizzo dei Dati in grandi quantità.

Prerequisiti
  • È richiesta una conoscenza elementare delle tecnologie IT più diffuse quali sistemi operativi, applicativi e degli strumenti di analisi dei dati.
  • È gradita una conoscenza di base di DataBase relazionali.
Obiettivi
  • Comprendere le basi del Data Warehouse e le differenze tra ambienti on-premises e managed data warehouse.
  • Esplorare il concetto di Data Lake e valutare le soluzioni ad esso associate.
  • Acquisire una conoscenza fondamentale di Hadoop e MapReduce, esaminando l’Hadoop EcoSystem e le differenze tra MapReduce e RDBMS.
  • Approfondire la comprensione del concetto di “Single Source of Truth” e delle soluzioni di Data Lake.
  • Analizzare le possibilità offerte da Hadoop in ambienti cloud, con una demo pratica su Amazon EMR e Google Dataproc.
  • Comprendere il concetto di serverless pipeline e creare un esempio pratico attraverso una demo.
  • Esplorare strumenti di Business Intelligence e di visualizzazione dei dati, con un focus su Elastic Search, Logstash e Kibana.
  • Analizzare casi d’uso tipici di soluzioni di Big Data in contesti reali di business.

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