Big Data & Machine Learning

Professionisti IT che vogliono approfondire i concetti di big data e machine learning

Al termine del corso i destinatari acquisiranno conoscenza della piattaforma Hadoop e del framework Spark. Acquisiranno un approccio strutturato, strumenti e tecniche di data analysis in base ai dati ed alle informazioni disponibili in progetti di Big Data e Machine Learning

INTRODUZIONE BIG DATA ED ECOSISTEMA HADOOP

• Problematiche nei sistemi di grandi dati: dal Data Warehouse ai Big Data
• Panoramica sull'ecosistema Hadoop
• Introduzione all'Hadoop Distributed File System
• Apache Hive
• Resource Management: Architettura YARN e utilizzi
• Cenni di NoSQL

APACHE SPARK

• Introduzione
• Utilizzo Spark Shell
• RDDs (Resilient Distributed Datasets)
• Programmazione funzionale in Spark

SPARK SQL

• Data Transformation
• Normalization
• Cleaning

SPARK ML – DATAMINING E MACHINE LEARNING CON PYSPARK

• Datamining e metodologia Crisp
• La preparazione dei dati
• Algoritmi supervisionati
• Algoritmi non supervisionati

STRUMENTI E TOOL UTILIZZATI

• Linguaggio Python
• Libreria PySpark per il Machine Learning
• Jupyter Notebook
• RapidMiner Studio – KNIME
• Casi d’uso ed utilizzo ed applicazioni pratiche

Nozioni di programmazione, nozioni di SQL, nozioni base di Linux.