Modulo 1: Introduzione a Big Data, Hadoop e Spark
Lezione 1 - Concetti fondamentali di Big Data
Lezione 2 - Panoramica di Hadoop e Spark
Lezione 3 - Architettura di Hadoop e Spark
Lezione 4 - Installazione e configurazione di Hadoop e Spark
Lezione 5 - Esecuzione di job MapReduce e Spark

Modulo 2: Analisi dei dati con Hadoop
Lezione 1 - HDFS e YARN in dettaglio
Lezione 2 - Utilizzo di Hive per interrogare i dati
Lezione 3 - Utilizzo di Pig per il lavoro di analisi
Lezione 4 - Introduzione a HBase per l\'archiviazione dei dati
Lezione 5 - Ottimizzazione delle prestazioni in Hadoop

Modulo 3: Analisi dei dati con Spark
Lezione 1 - Concetti fondamentali di Spark
Lezione 2 - Programmazione Spark con Scala
Lezione 3 - Programmazione Spark con Python
Lezione 4 - Utilizzo di Spark SQL per l\'analisi dei dati
Lezione 5 - Applicazioni di machine learning con Spark

Modulo 4: Analisi avanzate di Big Data
Lezione 1 - Elaborazione dei dati in streaming con Spark Streaming
Lezione 2 - Analisi dei grafi con GraphX
Lezione 3 - Introduzione a Kafka per la gestione dei dati in tempo reale
Lezione 4 - Introduzione a Spark MLlib per il machine learning distribuito
Lezione 5 - Esecuzione di analisi predittive avanzate con Big Data

Modulo 5: Progetto finale
Lezione 1 - Presentazione del progetto
Lezione 2 - Implementazione del progetto
Lezione 3 - Testing e valutazione del progetto
Lezione 4 - Documentazione e presentazione finale del progetto
Lezione 5 - Sessione di domande e risposte finale