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Explore les défis d'évolutivité dans les systèmes de travail partagé, en mettant l'accent sur l'optimisation et l'exécution, les configurations expérimentales, les opérateurs de requêtes de données, et l'impact du schéma sur l'apprentissage.
Releve les défis de la synthèse de haut niveau et de l'optimisation des constructions de boucles en utilisant le modèle polyédrique pour améliorer les performances et la planification.
Explore les modèles d'exécution de Hadoop, la tolérance aux défauts, la localisation des données et la programmation, soulignant les limites de MapReduce et d'autres cadres de traitement distribué.
Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.
