Programmazione in Scala per il Machine Learning e il Big Data Processing

Machine learning, big data, scala
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Durata

16 ore
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Metodologia didattica

Presenza, Aula Virtuale

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Attestato

Attestato di Frequenza e Profitto

Scala è un linguaggio potente per il calcolo distribuito e viene ampiamente utilizzato per applicazioni di Big Data e Machine Learning, soprattutto grazie all’integrazione con Apache Spark. Questo corso offre una panoramica completa di Scala, con particolare attenzione alle sue applicazioni in contesti di elaborazione di grandi volumi di dati e machine learning su larga scala. Attraverso esempi pratici e progetti, i partecipanti impareranno a utilizzare Scala per costruire e ottimizzare modelli distribuiti, acquisendo competenze per sviluppare soluzioni di ML scalabili e altamente performanti per il business.

A chi è rivolto il corso?

Machine Learning Engineer

Programma didattico

Modulo 1: Fondamenti di Scala

  • Installazione e configurazione di Scala
  • Sintassi, tipi di dati e concetti funzionali di base
  • Introduzione alla programmazione funzionale e al paradigma di concorrenza

Modulo 2: Scala e Apache Spark per Big Data

  • Introduzione a Apache Spark e integrazione con Scala
  • Esecuzione di operazioni di trasformazione e azione su dataset distribuiti
  • Visualizzazione dei risultati e analisi esplorativa

Modulo 3: Implementazione di Modelli di Machine Learning con Spark MLlib

  • Creazione di modelli di ML distribuiti con Spark MLlib
  • Addestramento e valutazione di modelli su dati distribuiti
  • Gestione di pipeline di ML end-to-end

Modulo 4: Ottimizzazione e Scalabilità

  • Gestione delle risorse e ottimizzazione delle prestazioni
  • Utilizzo di RDD e DataFrame per ML su larga scala
  • Applicazioni avanzate di ML su Spark per casi aziendali

Obiettivi del corso

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

  • Installare e configurare l’ambiente di sviluppo di Scala e comprendere i fondamenti della programmazione funzionale applicati al machine learning.
  • Utilizzare i concetti chiave di Apache Spark e lavorare con dataset distribuiti tramite operazioni di trasformazione e azione.
  • Costruire e addestrare modelli di machine learning utilizzando Spark MLlib, gestendo anche pipeline complete per l’implementazione di modelli in ambienti distribuiti.
  • Ottimizzare le prestazioni delle applicazioni di machine learning su scala aziendale, utilizzando risorse efficientemente con tecniche avanzate di gestione di RDD e DataFrame su Spark.

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