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.
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 fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
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.
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.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
Explore l'importance de la reproductibilité dans la science des données et présente Renku, une plate-forme pour la gestion de projets axés sur les données.
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.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.