Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Explore les types booléens, les opérateurs logiques et les structures de contrôle en Python, en mettant l'accent sur l'évaluation des expressions et l'utilisation des opérateurs relationnels.
Couvre les bases de données relationnelles et spatiales, y compris le stockage, les systèmes de gestion, les propriétés ACID, les typologies historiques, les clés primaires et étrangères et les fonctions spatiales.
Couvre les bases de données relationnelles, les transactions et la cohérence des données dans le contexte des typologies historiques des bases de données.
Introduit le modèle relationnel et l'algèbre relationnelle, en se concentrant sur SQL et ses opérations pour une gestion efficace des bases de données.
Introduit des tuples et des classes de données nommées en Python, mettant l'accent sur leur flexibilité et leur facilité d'utilisation pour la manipulation des données.
Introduit les principes fondamentaux des systèmes de gestion des bases de données, couvrant le modèle relationnel, les options de stockage, l'intégrité des données, les requêtes et les langages de manipulation des données.
Introduit le modèle relationnel et l'algèbre, essentiels pour comprendre les systèmes à forte intensité de données et la gestion efficace des bases de données.
Explore l'appariement des patrons de mise à l'échelle dans les grands graphiques et optimise l'exécution des requêtes sous des contraintes de mémoire en utilisant le partage de travail et le traitement par lots.