Modulo 1: Introduzione a Big Data Analytics
Lezione 1 - Introduzione ai Big Data
Lezione 2 - Panoramica di Hadoop e Spark
Lezione 3 - Architettura di Hadoop e Spark
Lezione 4 - Concetti fondamentali di MapReduce
Lezione 5 - Esempi pratici di applicazioni di Big Data

Modulo 2: Lavorare con Hadoop
Lezione 1 - Installazione e configurazione di Hadoop
Lezione 2 - Programmazione in Hadoop con Java
Lezione 3 - Utilizzo di HDFS e YARN
Lezione 4 - Analisi dei dati con Hive e HBase
Lezione 5 - Ottimizzazione delle prestazioni in Hadoop

Modulo 3: Lavorare con Apache Spark
Lezione 1 - Installazione e configurazione di Spark
Lezione 2 - Programmazione in Spark con Scala
Lezione 3 - Concetti fondamentali di Spark RDD
Lezione 4 - Analisi dei dati con Spark SQL
Lezione 5 - Ottimizzazione delle prestazioni in Spark

Modulo 4: Integrazione di Hadoop e Spark
Lezione 1 - Introduzione a Spark Streaming
Lezione 2 - Analisi in tempo reale con Kafka e Spark
Lezione 3 - Machine Learning con Spark MLlib
Lezione 4 - Utilizzo di Spark GraphX per l\'analisi dei grafici
Lezione 5 - Caso pratico di integrazione di Hadoop e Spark

Modulo 5: Progetto Finale
Lezione 1 - Presentazione del progetto
Lezione 2 - Sviluppo e implementazione del progetto
Lezione 3 - Valutazione e presentazione dei risultati
Lezione 4 - Discussione e feedback finale
Lezione 5 - Conclusione e prossimi passi