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Big Data & Analytics: MongoDB for Data Engineer

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Workshop MongoDB for Data Engineer

Corso disponibile presso le sedi di Roma, Milano e Bologna. A seguito dell'emergenza Covid 19 le lezioni si terranno con formula onlineLive

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Il corso tratta i concetti fondamentali per la gestione di un database orientato ai documenti utilizzando MongoDB. Maggiore focus sarà sugli aspetti prestazionali in termini di backend di un sistema simil-enterprise.


Big Data & Analytics: MongoDB for Data Engineer

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Durata: 24 ore

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Italiano

Dove si svolgerà il Workshop MongoDB for Data Engineer?

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Online - Novembre 2021

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capienza del Workshop: 12

Workshop MongoDB for Data Engineer | Big Data & Analytics formula Weekend

MongoDB è il più diffuso database NoSQL per le applicazioni moderne ed è tra i prodotti più adatti per gestire enormi (“humongous”) quantità di dati (i famosi Big Data). Nell'epoca dei servizi always-on permette alta affidabilità e disponibilità costante dei dati. Partendo da zero, a fine del corso saremo in grado di gestire un ambiente di stampo enterprise.

PRINCIPAL SUBJECTS: MongoDB

Modulo 1. MongoDB for Beginners
Il Data Engineer: Chi è, cosa fa, quali tecnologie utilizza questa nuova figura professionale data-driven, differenze con il Data Scientist
Nuove sfide per ETL: cosa si intende con ETL, vecchie e nuove concezioni
SQL vs NoSQL: quali sono le differenze, i pro e i contro, capire quale scegliere
Sistemi distribuiti vs centralizzati
Scalabilità orizzontale vs Scalabilità verticale: da start-up a azienda multinazionale, l'importanza della scalabilità
Ridondanza e alta affidabilità/failover

Introduzione a MongoDB
Concetto di database e collection
I formati dati per comunicare con MongoDB: JSON e BSON
Up&Running di MongoDB
Primi comandi sulla shell amministrativa

Modulo 2. MongoDB: Data modelling & Deployments
Creazione DB: creiamo il nostro primo database e le nostre prime collection
Data Model: modellare i dati, il concetto di schema-less e i vantaggi rispetto a un database SQL
CRUD e Operatori: operazioni sui dati
Indici: gli strumenti per rendere performanti le query
Mongo Deployments: le principali architetture in MongoDB (standalone, replica, shard)
Replica set in Mongo: inizializziamo il nostro primo replica set per assicurare la disponibilità dei dati.

Modulo 3. MongoDB: Sharding & Pyhton
Sharding: distribuire i dati su più server
Split e Migrazione dati nelle s hard
Backup: nel caso dovessimo perdere i dati
Monitoraggio delle prestazioni del database: evitiamo sovraccarichi sulle macchine
Python e MongoDB: introduzione ai driver di python per interagire con il database

Nessuno particolare prerequisito.
Tuttavia una conoscenza base di informatica e dei principali concetti del database relazionale SQL sono consigliati.
I destinatari di questo corso posso essere sia beginner o chiunque abbia necessità di lavorare con i dati sia programmatori, data engineers, data scientist, ricercatori, studenti che vogliono ampliare la base delle proprie competenze al mondo dei big data e database non relazionali. 

 

Con questo corso avrai uno strumento in più (uno dei più usati) per poter lavorare con i Big Data e tramite esercitazioni pratiche acquisirai le conoscenze per poter lavorare su un cluster MongoDB.
Sarai quindi in grado di utilizzarlo per progetti che spaziano da semplici database sul tuo pc personale fino alla gestione di una architettura backend enterprise ben più complessa.
Inoltre il corso è sufficiente per sostenere l'esame di certificazione ufficiale MongoDB.

Dotazioni tecniche base
Minimi
Nessuna in particolare.
E' sufficiente uno tra I seguenti sistemi operative:
Mac OS X 10.7+ 64-bit
Ubuntu 14.04+ 64-bit
Windows 7+ (64-bit)

NOTA: ore di formazione accademiche da 50'.

‘' Ottima la gestione del corso e l'esposizione del docente. La modalità remota non ha pesato in alcun modo sull'efficacia delle lezioni. Sarebbe utile fornire uno o piu corsi che possano approfondire meglio gli argomenti trattati o introdurne altri''

Giovanni

‘' Corso ben fatto e docente disponibile''

Francesco

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I Data Workers europei passeranno dagli attuali 6 milioni a 13,4 milioni entro il 2026; il valore mondiale del mercato della Big Data Analytics salirà dagli 8,5$ miliardi del 2017 a 40,6$ miliardi nel 2023. Nel 2019, il valore del mercato dei Big Data in Italia è stato stimato a 1,4€ miliardi, con una crescita del 26% rispetto all’anno precedente.

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