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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.
Explore les défis et les innovations dans les systèmes de base de données, en mettant l'accent sur la nécessité d'une gestion efficace des données et de s'adapter aux avancées matérielles modernes.
Couvre l'analyse de données intrajournalières, les études systématiques, le débogage, le calcul multicœur, la programmation GPU et le calcul de corrélation avec les GPU.
Explore les fondements théoriques de RDMA et de NVRAM dans les technologies multiprocesseurs, couvrant la discorde, le contrôle de la convergence et la tolérance aux défauts.
Couvre la pipelining dans l'architecture informatique, en mettant l'accent sur son rôle dans l'amélioration des performances grâce à un parallélisme au niveau de l'instruction et en abordant les défis associés.
Explore les défis et les solutions pour les processeurs de datacenter, en mettant l'accent sur l'efficacité, les problèmes de cache, la prévision des branches et les optimisations architecturales.
