Couvre l'adaptation des systèmes d'analyse aux défis matériels et de données modernes, en mettant l'accent sur l'efficacité et l'évolutivité grâce à des approches innovantes et des systèmes hybrides.
Explore les bases de données parallèles et distribuées, couvrant les architectures, l'optimisation des requêtes, le stockage des données et les transactions distribuées.
Explore les équivalences d'algèbre relationnelle pour optimiser les performances des requêtes grâce à une génération de tuple efficace et à des opérations de jointure.
Explore l'organisation des fichiers, les méthodes d'indexation et la conception du stockage des bases de données, y compris les formats d'enregistrement, les formats de page et la classification des index.
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.
Introduit le modèle relationnel, SQL, les clés, les contraintes d'intégrité, la traduction ER, les entités faibles, les hiérarchies ISA et SQL vs. noSQL.
Couvre les principes des systèmes de gestion de bases de données, la conception, la mise en œuvre et les options de stockage telles que les fichiers CSV plats.
Discute de l'échantillonnage des données comme un changement de paradigme pour optimiser le temps de traitement et réduire les frais généraux dans les moteurs de requête.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Explore le financement d'une idée, l'analyse de données volumineuses et les bases statistiques avec des idées sur la façon d'éviter les pièges courants.
