Big Data Engineer

Approfondimento sui sistemi di gestione di database relazionali, comprendendo strutture, query, indicizzazione e ottimizzazione.

Introduzione ai database NoSQL, esplorando tipi come documenti, chiave-valore e grafi, e il loro utilizzo in scenari ad alta scalabilità.

Formazione avanzata su SQL, incluse query complesse, joins, subquery, e ottimizzazione delle prestazioni nelle operazioni su database.

Studio dei principi fondamentali della programmazione orientata agli oggetti, come incapsulamento, ereditarietà e polimorfismo.

Approfondimento sul linguaggio Python: sintassi, strutture dati, librerie avanzate e applicazioni nel data analysis.

Formazione su pratiche di ingegneria del software per progetti aziendali, includendo progettazione, testing e gestione del ciclo di vita.

Introduzione agli strumenti di collaborazione, come Git, Jira e Slack, per il lavoro di gruppo e la gestione dei progetti.

Panoramica su Hadoop, il framework open-source per il processing di grandi volumi di dati distribuiti, e il suo ecosistema di strumenti.

Introduzione all’utilizzo di Spark per lo sviluppo di applicazioni che gestiscono grandi moli di dati.

Introduzione ad Apache Flink, uno strumento per il processing di flussi di dati in tempo reale, analizzando architetture e applicazioni pratiche.

Formazione su Apache Kafka, il sistema di messaggistica distribuita per l’elaborazione di flussi di dati in tempo reale.

Studio dei principali formati di dati (JSON, CSV, Parquet, Avro) e delle best practices per la gestione, la serializzazione e la deserializzazione.

Panoramica sulle architetture moderne per la gestione dei dati, incluse data lake, data warehouse e sistemi distribuiti.

Introduzione ai Data Warehouse, esplorando la progettazione, l’ETL, e le tecniche per l’analisi e l’integrazione dei dati aziendali.

Studio delle architetture Lambda e Kappa per l’elaborazione di big data in tempo reale e batch, con focus sui vantaggi e le differenze.

Formazione sui principali metodi di testing software, inclusi unit testing, integration testing, e testing automatizzato per applicazioni complesse.

Introduzione a Continuous Integration e Continuous Deployment, esplorando strumenti e pratiche per l’automazione del ciclo di vita del software.

Approfondimento su Docker, con focus sulla containerizzazione delle applicazioni, gestione dei container e utilizzo in ambienti di sviluppo e produzione.

Studio delle architetture serverless e dei microservizi, analizzando vantaggi, sfide e casi d’uso nella progettazione di applicazioni moderne.

Introduzione alle principali piattaforme cloud, con focus su gestione delle risorse e architetture scalabili su AWS, Azure e Google Cloud.

Introduzione alle principali piattaforme cloud, con focus su gestione delle risorse e architetture scalabili su AWS, Azure e Google Cloud.