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 bases des opérations d'entrée/sortie en C++, y compris l'interaction avec le monde par des entrées clavier/écran, des opérations de fichiers et le formatage des données d'entrée/sortie.
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 les méthodes de recherche de ligne de gradient et les techniques d'optimisation en mettant l'accent sur les conditions Wolfe et la définition positive.
Couvre les bases du travail avec les fichiers texte dans la programmation C, y compris l'ouverture, la lecture, l'écriture et la fermeture des fichiers, avec des exemples et des démonstrations.
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.
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.
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.
Discute de la gestion des périphériques dans les systèmes d'exploitation, en se concentrant sur les pilotes de périphériques, la persistance et les techniques d'optimisation des performances.
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.
