Couvre les bases du traitement des flux de données, y compris des outils comme Apache Storm et Kafka, des concepts clés tels que le temps d'événement et les opérations de fenêtre, et les défis du traitement des flux.
Couvre les concepts de traitement de flux de données, en se concentrant sur l'intégration Apache Kafka et Spark Streaming, la gestion du temps des événements et les directives de mise en œuvre du projet.
Couvre le traitement de flux de données avec Apache Kafka et Spark, y compris le temps d'événement vs le temps de traitement, les opérations de traitement de flux, et les jointures de flux.
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.
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.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
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 progrès des systèmes d'analyse de données et le rôle de la co-conception matériel-logiciel dans l'amélioration des performances à l'ère post-Moore.
Couvre les fondamentaux du traitement des flux de données, y compris les informations en temps réel, les applications de l'industrie, et les exercices pratiques sur Kafka et Spark Streaming.
Explore les possibilités de transformation numérique, les mégadonnées, l'analyse et les innovations technologiques dans le domaine des affaires et de la recherche.
Explore la production, le stockage, le traitement et les dimensions de Big Data, ainsi que les défis en matière d'analyse de données, d'élasticité de l'informatique en nuage et de sécurité.
Introduit le traitement de flux de données, couvrant le traitement par lots vs le traitement de flux, des informations en temps réel, des applications, des défis et des outils comme Apache Kafka et Spark Streaming.
