PERCORSO

Il focus iniziale del corso verterà sulle strutture dato (RDD e Dataframe) e la loro manipolazione. Verranno introdotti inoltre le librerie di Spark per lo streaming Real-time e per il Machine Learning. Per la prima libreria verrà costruito un esempio di flusso stream all’interno della community edition di Databricks oppure usando i servizi Azure.

La libreria di Machine Learning verrà usata per svolgere delle analisi pratiche di Dataset, sia guidate che sotto forma di esercitazione da svolgere in maniera autonoma.

Il corso ha la durata di 2 giorni e al termine delle lezioni riceverai un Attestato di Frequenza che certifica il percorso seguito e la dispensa che comprende le presentazioni e il codice utilizzato durante il corso.

PROGRAMMA

Data: 20-21 Giugno
Location: Open
Viale Monte Nero, 6
Milano
Orari: 9.00-18.00

20 GIUGNO – INTRODUZIONE, ETL E MACHINE LEARNING

Introduzione al calcolo distribuito, Hadoop e Spark:
Funzionamento ad architetture distribuite e componenti di Spark

Sintassi di Spark:
Impariamo a usare gli oggetti di Spark e programmare con una logica distribuita

ETL con Spark:
Manipolare i Dataframe e comprendere le logiche di storage

Laboratori ed esercitazioni

21 GIUGNO – MACHINE LEARNING E STREAMING

Machine Learning con Spark:
Studio delle strutture dati sparse ed utilizzo della libreria di Machine Learning di Spark

Laboratori di Machine Learning:
Simulazione di uno scenario di applicazione dei modelli di Machine Learning

Spark Streaming:
Gestione di flussi Real-time utilizzando Spark in uno scenario di IoT

REQUISITI

Conoscenza di Python o di un linguaggio di programmazione ad oggetti.

DOCENTE

Andrea Paladini

Omar Parrini

QUOTA D’ISCRIZIONE

€ 900 + IVA per l’intero percorso di 2 giorni. Sconto 20% per iscrizioni entro il 7 giugno, € 720 + IVA.

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Una volta effettuata la registrazione riceverai una mail con le indicazioni per validare l’iscrizione tramite pagamento via bonifico bancario e per ricevere la fattura.

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