Modélisation des systèmes hydrologiques : Routage et rétention des crues
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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.
Couvre la simulation, la modélisation, les profils d'accélération, les fréquences naturelles, les calculs de rigidité et les solutions anti-résonance pour les robots multi-axes.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Couvre les bases du modèle relationnel dans les systèmes de gestion de bases de données, y compris les modèles de données, les clés primaires et étrangères.
Explore les défis et les innovations dans les systèmes de base de données, en mettant l'accent sur la nécessité d'une gestion efficace des données et de s'adapter aux avancées matérielles modernes.
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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.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Introduit des systèmes de base de données, couvrant l'écosystème DBMS, le modèle relationnel, l'aperçu des cours, les prérequis, le plan de cours, le système de classement, les projets et les méthodes d'enseignement.