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Impara ad analizzare e processare i Big Data con Python e Spark (PySpark).

Big Data Analytics con Python e Spark 2.4

è il videocorso di Big Data best seller in Italia
Prima di cominciare.
Requisiti minimi per seguire il corso

Nessun prerequisito particolare è richiesto, solo passione e voglia di imparare a lavorare con i Big Data.

17 sezioni
113 video lezioni
10+ ore di contenuti in italiano
Giuseppe GulloProgrammatore con oltre un decennio di esperienza professionale, attualmente è Head of AI a NIGMATICA S.R.L, startup innovativa che sviluppa giochi a quiz per dispositivi mobili, con oltre 2 milioni di utenti in Italia. Il suo life goal è riuscire a sfruttare le enormi potenzialità dell'AI per migliorare le condizioni di vita degli esseri umani.
A chi è rivolto?
Developers & marketers

che vogliono imparare ad elaborare grandi quantità di dati in maniera distribuita.

Imprenditori e startupper

che vogliono imparare a sfruttare il vantaggio competitivo dei Big Data.

Quali problemi risolve?
1° Problema2° Problema3° Problema
Non comprendere il reale utilizzo dei Big Data

I dati sono il nuovo petrolio e le aziende che li posseggono possono godere di un vantaggio competitivo importantissimo. Sfortunatamente molte aziende e professionisti non si sono ancora resi conto dell’importanza dei dati e del sapere come utilizzarli.

Con questo corso vogliamo fornirti tutte le informazioni necessarie per aiutarti a sviluppare le tue competenze nell’analisi di grandi insiemi di dati, i cosiddetti Big Data.

Cosa imparerai
  • Utilizzare Python e Spark per Analizzare i Big Data
  • Utilizzare MLlib per Creare Modelli di Machine Learning con i Big Data
  • Installare e Configurare PySpark su una Macchina Virtuale
  • Installare e Configurare PySpark con Amazon EC2
  • Creare un Cluster di Macchine per PySpark con Amazon EMR
  • Utilizzare gli Amazon Web Service (AWS) per l'Analisi di Big Data
  • Imparare ad Utilizzare DataBricks per l'Analisi di Big Data
  • Utilizzare l'RDD per Elaborare Dati in Parallelo
  • Utilizzare il DataFrame per Processare Dati in Maniera Efficiente
  • Utilizzare Spark Streaming per elaborare flussi di dati in Tempo Reale
  • Creare un Modello di Sentiment Analysis con il Dataset di Yelp (5 GB !)
  • Processare Tweets pubblicati su Twitter in Tempo Reale
Argomenti del corso suddivisi in sezioni
1. Introduzione2. Installazione di Spark in locale con VirtualBox3. Installazione di Spark su AWS EC24. Creare un Cluster con AWS EMR5. Utilizzare Spark con Databricks6. Il Resilient Distributed Dataset (RDD)7. [Laboratorio] Analisi di 22.5 milioni di recensioni su Amazon8. Il DataFrame9. [Laboratorio] Analisi di 28 milioni di recensioni di film10. [Laboratorio] Time Series - Analisi delle azioni Apple11. Machine Learning con Spark MLlib12. Kaggle e le sue API13. Machine Learning Supervisionato - Regressione14. Machine Learning Supervisionato - Classificazione15. [Laboratorio] Sentiment Analysis sulle recensioni di Yelp16. Spark Streaming17. [Laboratorio] Analisi in tempo reale dei tweets pubblicati su Twitter
Introduzione

In questa prima sezione introdurremo l'argomento Big Data, vedendo cosa sono, da dover arrivano e come possono essere sfruttati.

Vedremo quali sono le principali tecnologie utilizzate per i Big Data: Apache Hadoop, Hadoop MapReduce e Spark, chiarendone le differenze, i punti deboli e i punti di forza.

Imparare facendo

Quanto può essere difficile e noioso seguire un corso che tratta discipline come l’Intelligenza Artificiale e Data Science?

Molto, sopratutto, come spesso accade, se le lezioni sono incentrate solo sulla teoria o solo sulla pratica.

Per questo motivo ogni corso prodotto da Profession AI è strutturato con un approccio ibrido.

Funziona così: dopo ogni parte teorica viene svolto un laboratorio, così da rafforzare i concetti spiegati utilizzandoli in casi pratici e reali.

Un progetto pratico dopo ogni argomento spiegato

Ad esempio, durante il corso svilupperemo soluzioni con i Big Data per analizzare 20 milioni di recensioni su Amazon, analizzare 30 milioni di recensioni di film, analizzare le azioni di Apple dal 1980 ad oggi, riconoscere tumori al seno maligni, addestrare un modelli di Sentiment Analysis utilizzando lo Yelp Dataset (6GB) e visualizzare e analizzare Tweets pubblicati su Twitter in tempo reale.

Cosa comprende il corso?

Più di 10 ore di materiale in cui, attraverso esercizi pratici, impareremo a lavorare con i Big Data utilizzando Spark, il framework per il calcolo distribuito più popolare al mondo, usato in produzione da giganti come Amazon, Microsoft, Oracle, Verizon e Cisco.

100+video lezioniDivise in 17 sezioni, spiegate in modo tale da non perdere tempo con premesse inutili e approfondendo tutte le tematiche necessarie per l'apprendimento del concetto. Chiaro, conciso e veloce.
Codice sorgentedi tutte le esercitazioni svolteCosì da poter riguardare il codice sviluppato durante le lezioni in qualsiasi altro momento.
Assistenza didatticaArea commenti sotto ogni lezione con cui è possibile dialogare direttamente con il formatore e gli altri corsisti.
La piattaforma ideale

Estremamente semplice da utilizzare, mobile & tablet ready e dark mode integrata. Cos’altro aggiungere?

Ogni corso ha un proprio spazio riservato nel quale poter discutere, ragionare ed aggiornarsi con gli altri corsisti. In questo modo ognuno può condividere la propria passione ed il proprio lavoro.

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Lasciati consigliare da chi ha già provato i nostri corsi

Un posto dove formarsi sulle nuove discipline legate all'Intelligenza Artificiale.

Premetto che non ho mai lavorato con i Big Data e prima di questo corso non conoscevo Spark, ma ho qualche nozione di programmazione con Python. Il corso è estremamente chiaro e le parti di programmazione mi hanno permesso di apprendere rapidamente il funzionamento di Spark e le principali tecniche di analisi dei big data. Fantastici i laboratori, specialmente quello sull'analisi dei Tweets pubblicati su Twitter in tempo reale e quello sull'analisi del sentiment. Assolutamente consigliato!

Marco B.

Corso ottimo! Il docente riesce sempre a mantenere alta l'attenzione con tanti esempi facili da seguire (e codice disponibile online) nonostante la difficoltà della materia. Bravissimo e consigliatissimo.

Alessandro T.

Il corso è ben fatto e consente sia a principianti che persone più esperte di trarne beneficio. La suddivisione in moduli permette infatti di selezionare le aree di interesse a seconda del proprio livello di conoscenza, ottimizzando in tal modo l'esperienza di apprendimento. I contenuti sono molto curati e i laboratori risultano utili e stimolanti.

Maurizio

Competenza e chiarezza penso siano le parole chiave per descrivere questo corso. Ovviamente si necessitano alcune basi per capire al meglio tutti gli argomenti. Lo consiglio sicuramente a chi vuole approfondire e dovrà lavorare con i Big Data.

Valentina C.

Corso pratico ricco di esercizi e laboratori, ma con anche la giusta dose di teoria spiegata in maniera davvero semplice. Ottimo il materiale di supporto. Totalmente soddisfatto.

Roberto V.

Corso molto interessante e docente altamente preparato! Lo consiglio vivamente.

Danilo R.
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19,99 €
100+ lezioni online in italiano
Codice sorgente dei laboratori e materiale aggiuntivo
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