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.
Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.
Explore le contrôle d'accès sous Linux et Windows, couvrant les identités des utilisateurs Unix, les listes de contrôle d'accès aux fichiers, les utilisateurs spéciaux, les super utilisateurs et les listes de contrôle d'accès discrétionnaires de Windows.
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.
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 la lecture et l'écriture des fichiers CSV, sauvegarde des données, utilisant des classes de données, et introduit la plate-forme Advent of Code pour les défis de programmation quotidiens.
Explore les politiques de contrôle d'accès, les méthodes d'authentification et les principes du moindre privilège, en soulignant l'importance des protocoles d'authentification sécurisés et conviviaux.
Couvre les fondamentaux des systèmes de fichiers, se concentrant sur la gestion efficace des blocs persistants et la mise en œuvre des API système de fichiers.
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.