Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Examine les éléments fondamentaux de la gestion des données, y compris les modèles, les sources et les querelles, en soulignant l'importance de comprendre et de résoudre les problèmes de données.
Couvre une mission de travail sur les données de querelle et d'analyse à l'aide de la bibliothèque de pandas de Python pour les ensembles de données du monde réel.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Couvre les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
Explore Apache Hive pour l'entreposage de données, les formats de données et la partition, avec des exercices pratiques dans la requête et la connexion à Hive.
Couvre Nexus Fusion, une plateforme pour la découverte collaborative de données et de connaissances, y compris la gestion des données, la présentation et la recherche.
Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.
Explore la production, le stockage, le traitement et les dimensions de Big Data, ainsi que les défis en matière d'analyse de données, d'élasticité de l'informatique en nuage et de sécurité.
Présente des outils collaboratifs de science des données comme les carnets Jupyter, Docker et Git, mettant l'accent sur la version des données et la conteneurisation.
Couvre les défis des systèmes d'information distribués, y compris l'autonomie, l'hétérogénéité, l'évaluation de la confiance et la protection de la vie privée.
