Working with Big Data on AWS
Il corso fornisce una panoramica completa delle tecnologie di big data e machine learning (ML) su Amazon Web Services (AWS). Gli studenti impareranno a utilizzare le risorse di AWS per l’elaborazione, l’analisi e la gestione dei dati, nonché a implementare soluzioni di machine learning utilizzando servizi AWS come SageMaker. Attraverso le lezioni pratiche e i laboratori guidati, i partecipanti acquisiranno competenze pratiche per progettare, implementare e gestire infrastrutture di big data e machine learning su AWS.Â
CODE: DSAI207
Category: Corso Intelligenza Artificiale
Metodologia didattica
Il corso prevede laboratori didattici in cui ogni studente potrà svolgere esercizi di formazione che forniranno esperienza pratica nell’uso dello strumento, per ognuno degli argomenti trattati durante il corso.
Prerequisiti
- Familiarità con concetto di Big DataÂ
- Conoscenze base Amazon AWSÂ Â
Di seguito è riportata una panoramica dei contenuti del corso:
Introduzione ai servizi di AWS per big data: Questo modulo fornisce una panoramica dei servizi offerti da Amazon Web Services (AWS) per la gestione e l’analisi di big data, introducendo agli studenti i principali strumenti e concetti.
Archiviazione e gestione dati su AWS: Qui gli studenti impareranno le migliori pratiche per l’archiviazione e la gestione dei dati su AWS, utilizzando servizi come Amazon S3 e Amazon Glacier per garantire la durabilità , la disponibilità e la sicurezza dei dati.
Elaborazione e analisi di Big Data su AWS: Questo modulo si concentra sull’elaborazione e l’analisi di grandi volumi di dati su AWS, introducendo agli studenti servizi come Amazon Redshift e Amazon EMR per l’elaborazione distribuita e l’analisi dei dati.
Uso di Amazon EMR e Athena per la data analysis: Gli studenti acquisiranno competenze pratiche nell’utilizzo di servizi come Amazon EMR (Elastic MapReduce) e Amazon Athena per eseguire analisi dei dati in modo scalabile e efficiente su AWS.
Introduzione a concetti di ML su AWS: Questo modulo introduce agli studenti i concetti fondamentali di machine learning su AWS, fornendo una panoramica dei servizi e degli strumenti disponibili per lo sviluppo, l’addestramento e la distribuzione di modelli di machine learning.
Best Practices per la gestione e la sicurezza dei dati su AWS: Qui gli studenti esploreranno le migliori pratiche per la gestione e la sicurezza dei dati su AWS, compresi concetti come l’accesso sicuro, la crittografia e la conformità normativa.
Monitoraggio e manutenzione delle soluzioni di big data e machine learning su AWS: Questo modulo si concentra sul monitoraggio e la manutenzione delle soluzioni di big data e machine learning su AWS, fornendo agli studenti strumenti e tecniche per garantire prestazioni ottimali e affidabilità delle applicazioni.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Utilizzare i servizi di big data su AWS per l’archiviazione, l’elaborazione e l’analisi dei datiÂ
- Implementare modelli di machine learning utilizzando servizi come SageMakerÂ
- Gestire e monitorare soluzioni di big data e machine learning su AWSÂ
- Applicare le best practices per la gestione e la sicurezza dei dati su AWSÂ
Durata – 1 giorno
Erogazione – in aula, in loco, da remoto
Requisiti PC e SW:
- Connessione a Internet
- Browser web, Google Chrome
- Zoom
Lingua
- Istruttore: Italiano
- Laboratori: Inglese
- Slides: Inglese
