Couvre l'intégration du stockage de données évolutives et de la carte réduisent le traitement à l'aide de Hadoop, y compris HDFS, Hive, Parquet, ORC, Spark et HBase.
Couvre le langage SQL pour interagir avec les bases de données à travers des requêtes structurées, y compris la sélection, le filtrage, l'agrégation et le tri des données.
Explore l'importance des métadonnées dans l'organisation des bibliothèques médiatiques et les défis que pose la récupération efficace d'oeuvres ou d'artistes spécifiques.
Couvre les bases de données relationnelles, les transactions et la cohérence des données dans le contexte des typologies historiques des bases de données.
Explore la cohérence éventuelle, les acteurs de Scala, et l'importance de structures de données appropriées pour atteindre la cohérence dans les systèmes distribués.
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.
Introduit la modélisation sémantique par le biais de données tabulaires et de RDF, couvrant les bases de données relationnelles, la migration de schémas, les schémas à l'épreuve du temps, l'interrogation SPARQL et les limitations de métaconnaissance.
Explore les modèles d'apprentissage par rapport aux bases de données relationnelles, en mettant l'accent sur la qualité des prédictions et sur l'importance de l'apprentissage structuré.
Explore le débat historique entre les modèles de données relationnels et non relationnels, en couvrant les caractéristiques clés et les exemples de chacun.
Couvre le système logiciel Canalflow pour l'analyse numérique du flux de fluide incompressible dans les géométries des canaux, y compris les méthodes spectrales et les solutions invariantes.