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 interactions entre les couches de données raster et vectorielles dans les SIG, y compris l'extraction d'informations à des points spécifiques et le calcul des statistiques dans les zones de polygone.
Couvre les attributs thématiques, la classification et la discrétisation des données dans la cartographie thématique en utilisant QGIS pour la cartographie proportionnelle des symboles.
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.
