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Conference


13-14 Maggio, 2019

Residenza di Ripetta
Roma

Analytics for the Enterprise
Conference 2019


27-28 Giugno, 2019

Residenza di Ripetta
Roma

 

AGILE DATA SCIENCE 2.0<br />Full-Stack Analytics Application Development con Kafka e Spark - Technology Transfer

AGILE DATA SCIENCE 2.0
Full-Stack Analytics Application Development con Kafka e Spark

di Russell Jurney

Dal 13 maggio 19 al 15 maggio 19
Costo: 1.700,00 Euro + IVA


Residenza di Ripetta
Via di Ripetta 231
00186 Roma (RM)

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Descrizione

Agile Data Science 2.0 copre la teoria e la pratica di una metodologia di sviluppo Agile creata per sviluppare applicazioni analitiche. I partecipanti impareranno la teoria e l’applicazione dell’Agile Data Science, una metodologia di sviluppo in cui il Data Scientist usa metodi Agili per lo sviluppo di applicazioni analitiche full-stack. I partecipanti impareranno come definire, implementare e usare un Big Data full-stack e come creare da zero le proprie applicazioni Big Data. Questo consentirà loro di presentare in modo efficace le proprie scoperte come applicazioni e li aiuterà a fare cambiamenti all'interno delle organizzazioni tecnologiche. Alla fine del workshop i partecipanti avranno le conoscenze e un template tecnologico che permetteranno loro di creare le proprie applicazioni usando i propri datasets.

Cosa Imparerete

1. I partecipanti capiranno:

  • Come definire “full-stack” di tools di Big Data
  • Come applicare i metodi Agili alla Data Science
  • Sviluppo Web Pyton/Flask

2. I partecipanti saranno in grado di:

  • Usare “full-stack” di tools di Big Data
  • Lavorare con alcuni frra i più popolari tools di Big Data: Python, Spark, Kafka, Elasticsearch, MongoDB
  • Costruire applicazioni analitiche full-stack
  • Costruire visualizzazioni in d3.js
  • Costruire sistemi e applicazioni di Predictive Analytics
  • Costruire applicazioni Web usando Pyton/Flask o Esplorare i Big Data in maniera interattiva

Argomenti Trattati

  • Presentazione: Agile Data Science
  • Presentazione: Introduzione all’ Analytics Stack
  • Demo: camminare attraverso il nostro Full Stack
  • Esercizio: Data Processing in PySpark
  • Esercizio: Querying Data in MongoDB
  • Esercizio: Creare un Web Service
  • Demo: Hacking Charts in d3.js
  • Esercizio: Hacking Charts in d3.js
  • Presentazione/Demo: Predictive Modeling in PySpark
  • Esercizio: Predictive Modeling in PySpark
  • Presentazione/Demo: Deploying Spark Predictive Models
  • Esercizio: Deploying Spark Predictive Models
  • Presentazione/Demo: Predizioni sul Web
  • Esercizio: Predizioni sul Web
  • Discussione: Lessons Learned


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