Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
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 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.
Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.
