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 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.
Explore l'organisation des fichiers, les méthodes d'indexation et la conception du stockage des bases de données, y compris les formats d'enregistrement, les formats de page et la classification des index.
Explore l'anatomie du disque magnétique, l'organisation du cache, les organisations de fichiers, la gestion des tampons et la mise en page dans le SGBD.
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 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 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 l'organisation des fichiers, les formats d'enregistrement, les techniques d'indexation et les classifications d'index dans les bases de données, en soulignant l'importance d'un stockage et d'un accès efficaces aux données.
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.
Discute des systèmes de fichiers, en mettant l'accent sur l'organisation des données, les techniques d'indexation et leur impact sur les performances de la base de données.
Explore les données sur la consommation d'eau à Genève, y compris les graphiques sur la consommation et les pertes, les ensembles de données disponibles et les phases de traitement des données.
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.