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.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
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 les bases de données relationnelles, les transactions et la cohérence des données dans le contexte des typologies historiques des bases de 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.
Explore les possibilités de transformation numérique, les mégadonnées, l'analyse et les innovations technologiques dans le domaine des affaires et de la recherche.
Couvre le stockage de l'information géographique à l'aide de formats vectoriels et de grilles, de systèmes de référence coordonnés et de formats d'images.
Explore l'évolution de l'analyse des données à l'IA et au ML, en mettant l'accent sur les mégadonnées, l'apprentissage automatique et l'interaction avec les médias sociaux.
Introduit le modèle relationnel, SQL, les clés, les contraintes d'intégrité, la traduction ER, les entités faibles, les hiérarchies ISA et SQL vs. noSQL.
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.