Modulo 1: Introduzione al Big Data

Lezione 1 - Che cos\'è il Big Data
- Definizione di Big Data
- Importanza del Big Data nella società odierna
- Principali sfide e opportunità legate al Big Data

Lezione 2 - Introduzione a Hadoop
- Cos\'è Hadoop e perché è importante nel contesto del Big Data
- Architettura di Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN
- Caso d\'uso di Hadoop nell\'analisi dei Big Data

Lezione 3 - Introduzione a Spark
- Cos\'è Apache Spark e perché è utilizzato nel contesto del Big Data
- Differenze tra Hadoop e Spark
- Cenni su Spark RDD, DataFrames, e Spark SQL

Modulo 2: Architettura e Componenti di Hadoop

Lezione 1 - HDFS: Hadoop Distributed File System
- Caratteristiche e vantaggi di HDFS
- Concetto di blocchi e replicazione dei dati in HDFS
- Operazioni di base su HDFS: lettura, scrittura, eliminazione dei file

Lezione 2 - MapReduce
- Concetto di MapReduce e il suo ruolo nell\'elaborazione dei Big Data
- Funzionamento di MapReduce: fasi di mappatura, riduzione e shuffling
- Esempio di programma MapReduce in Java

Lezione 3 - YARN: Yet Another Resource Negotiator
- Ruolo di YARN nel framework Hadoop
- Architettura di YARN: ResourceManager, NodeManager, ApplicationMaster
- Esecuzione delle applicazioni su YARN

Modulo 3: Elaborazione dei Dati con Spark

Lezione 1 - Concetti di base di Spark RDD
- Introduzione a RDD (Resilient Distributed Dataset) in Spark
- Operazioni lazy evaluation su RDD
- Trasformazioni e azioni su RDD in Spark

Lezione 2 - Elaborazione dei Dati con DataFrames
- Introduzione ai DataFrames in Spark e vantaggi rispetto agli RDD
- Operazioni comuni su DataFrames: filtro, aggregazione, join
- Utilizzo di Spark SQL per interrogare i DataFrames

Lezione 3 - Ottimizzazione delle Prestazioni in Spark
- Tecniche di ottimizzazione delle performance in Spark
- Partizionamento dei dati e caching in Spark
- Monitoraggio delle prestazioni dell\'applicazione Spark

Modulo 4: Applicazioni e Best Practices con Hadoop e Spark

Lezione 1 - Caso d\'uso di Hadoop e Spark
- Esempi di casi d\'uso di successo utilizzando Hadoop e Spark
- Applicazioni pratiche in settori come marketing, sanità, finanza, e altro ancora

Lezione 2 - Best Practices per lo sviluppo con Hadoop e Spark
- Linee guida per lo sviluppo di applicazioni efficienti con Hadoop e Spark
- Utilizzo di design pattern e framework per facilitare lo sviluppo
- Miglioramenti continuativi per ottimizzare le prestazioni

Lezione 3 - Scalabilità e Gestione dei Big Data
- Scalabilità orizzontale in Hadoop e Spark
- Gestione dei Big Data e fattori da considerare
- Strategie per gestire il crescente volume di dati nel contesto del Big Data

Modulo 5: Progetto Finale

Lezione 1 - Presentazione dei Progetti Finali
- Descrizione del progetto finale e obiettivi da raggiungere
- Linee guida e scadenze per la consegna del progetto

Lezione 2 - Sviluppo e Implementazione del Progetto
- Fase di sviluppo del progetto utilizzando Hadoop e Spark
- Implementazione delle funzionalità richieste nel progetto finale

Lezione 3 - Presentazione dei Risultati Finali
- Presentazione dei risultati del progetto finale
- Discussione e feedback sull\'implementazione e le prestazioni del progetto.