Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Introduit le modèle relationnel, SQL, les clés, les contraintes d'intégrité, la traduction ER, les entités faibles, les hiérarchies ISA et SQL vs. noSQL.
Explore la représentation des connaissances, l'extraction de l'information et la vision du Web sémantique, en mettant l'accent sur la normalisation, la cartographie et les ontologies dans la structuration des données.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Examine les éléments fondamentaux de la gestion des données, y compris les modèles, les sources et les querelles, en soulignant l'importance de comprendre et de résoudre les problèmes de données.
Introduit Google Analytics 4 et des guides sur la configuration pour les sites WordPress, mettant l'accent sur les différences clés et le suivi des événements.
Explore l'élaboration d'un modèle de données pour les cas d'utilisation scientifique et l'importance du suivi de l'origine et de l'utilisation des données.
Couvre les fondements des systèmes de base de données, y compris la modélisation des données, le traitement de l'information et les défis de la gestion d'importants volumes de données.
Couvre la modélisation des données dans les SIG et l'ingénierie des logiciels, y compris les modèles de relations entités-entités, les associations et les outils de modélisation.