Couvre la vue d'ensemble des systèmes d'information, la modélisation des données, la gestion des données et la distinction entre les données et l'information.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Couvre la tâche d'analyse des données du NABEL, en mettant l'accent sur les compétences en analyse des données et le formatage des rapports pour les concentrations de pollution atmosphérique et la météorologie.
Couvre les concepts fondamentaux en probabilité et en statistiques, en mettant l'accent sur les techniques d'analyse de données et la modélisation statistique.
Examine la distinction entre association et lien de causalité dans l'analyse statistique, en soulignant les limites de l'association dans l'inferration de lien de causalité.
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 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.
