Modulo 1: Introduzione ai Big Data e agli strumenti Hadoop e Spark
Lezione 1 - Concetti fondamentali sui Big Data
Lezione 2 - Introduzione a Hadoop e alla sua architettura
Lezione 3 - Introduzione a Spark e alle sue caratteristiche principali
Lezione 4 - Installazione e configurazione di Hadoop e Spark
Lezione 5 - Esecuzione di un primo job su Hadoop e Spark

Modulo 2: Elaborazione di dati con Hadoop e Spark
Lezione 1 - Modelli di programmazione MapReduce in Hadoop
Lezione 2 - Utilizzo di Hive per l\'analisi dei dati
Lezione 3 - Introduzione a Spark SQL per query strutturate
Lezione 4 - Creazione di pipeline di dati in Hadoop e Spark
Lezione 5 - Ottimizzazione delle prestazioni in Hadoop e Spark

Modulo 3: Machine Learning con Spark
Lezione 1 - Panoramica sull\'apprendimento automatico con Spark
Lezione 2 - Preparazione dei dati per l\'apprendimento automatico
Lezione 3 - Sviluppo di modelli di apprendimento automatico con Spark MLlib
Lezione 4 - Valutazione e ottimizzazione dei modelli di apprendimento automatico
Lezione 5 - Implementazione di modelli di apprendimento automatico in produzione

Modulo 4: Streaming di dati in tempo reale con Spark
Lezione 1 - Concetti di streaming di dati in tempo reale
Lezione 2 - Utilizzo di Spark Streaming per l\'analisi in tempo reale
Lezione 3 - Lavorazione di dati in streaming con Apache Kafka
Lezione 4 - Esecuzione di analisi di sentimenti in tempo reale con Spark
Lezione 5 - Implementazione di un\'applicazione di streaming end-to-end

Modulo 5: Progetto finale
Lezione 1 - Presentazione del progetto finale
Lezione 2 - Lavoro sul progetto finale con Hadoop e Spark
Lezione 3 - Implementazione e test del progetto finale
Lezione 4 - Ottimizzazione e miglioramento del progetto finale
Lezione 5 - Presentazione dei progetti finali e valutazione.