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Big data per l’innovazione e strategia d’impresa (ON LINE)

Big data per l’innovazione e strategia d’impresa (ON LINE)

Codice corso: 20-VOU-001-09 Area: VOUCHER

Date: Durata: 0 ore


Il corso può essere totalmente finanziato mediante bando della Regione Toscana,personalizzato secondo specifiche richieste:

OBIETTIVO:

Il corso Big data per l’innovazione e strategia d’impresa ha l’obiettivo di far comprendere l’importanza di analizzare grandi quantità di dati attribuendo alle informazioni emerse un peso rilevante per effettuare decisioni aziendali strategiche.

Sono oramai molte le soluzioni utili a leggere e rappresentare in modo efficace i data a disposizione delle aziende e riuscire a raccogliere la numerosa mole di dati che viene condivisa ogni giorno nel proprio business rappresenta un fattore di fondamentale importanza per la competitività delle imprese

CONTENUTI:

1. LA GESTIONE DI UN PROGETTO DI BIG DATA ANALYTICS

a) Ciclo di vita del progetto. Figure professionali e fasi del progetto. Il punto di vista dell’utilizzatore. Gestione in-house e servizi in outsourcing.

b) Descriptive, predictive, prescriptive e automated analytics. Raccolta e analisi dei big data per ottenerne informazioni utili al business. Strumenti di data mining e data visualization. La dashboard e l’interpretazione dei dati.

c) Gli algoritmi. Tecniche a confronto: business intelligence, visual analytics, machine learning,

d) Costruire un Data Driven Business Model.


2. LA GESTIONE DEI DATI: DBMS E BIG DATA.

a) Il formato dei dati. Dati strutturati e dati non strutturati. I formati XML e JSON.
Data base SQL e NO-SQL. Alcuni prodotti a confronto (Cassandra, MongoDB).

b) Principi di Data Warehousing. Il modello multidimensionale. Data Warehouse e data mart. Alcuni prodotti a confronto (Netezza, Vertica, Apache Hive).
L’ approccio Data Lake.

c) Alcune soluzioni a confronto: Snowflake, Azure, Google Cloude Platform, Redshift.


3. LE TECNOLOGIE PER I BIG DATA.

Ruolo delle tecnologie e dei produttori per implementare soluzioni Big Data.

a) ARCHITETTURE PER L’ELABORAZIONE DEI BIG DATA
Storage distribuito e storage condiviso. Il modello HADOOP, il modello Amazon S3. Elaborazione con sistemi SMP e MPP. La soluzione MapReduce.
Il ruolo del cloud. Modelli IaaS. PaaS. SaaS.

b) DISPOSITIVI
Dispositivi per la generazione dei dati: RFID, IoT, GPS.
Strumenti per la raccolta dei dati da web, motori di ricerca e social.
Soluzioni Apache Tika e Flume, soluzione Microsoft StreamInsight,
Soluzioni per Google, per Facebook, per Twitter.

c) PROBLEMATICITA’
Prestazioni. Scalabilità. Ripartizione di carico.
Sicurezza. Protezione e privacy.
Qualità dei dati.
Aspetti normativi e contrattuali. Il GDPR. Responsabilità. 

 

DOCENTE:

Prof. Andrea Tomasi, laureato in informatica all’Università di Pisa, dal 1986 è professore associato presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Università di Pisa

 

MODALITA':

Il percorso formativo verrà erogato mediante piattaforma, in modalità sincrona, con la possibilità di interazione diretta con il docente.

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