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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.
Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
Explore les modèles Seq2Seq avec et sans mécanismes d'attention, couvrant l'architecture encodeur-décodeur, les vecteurs de contexte, les processus de décodage et les différents types de mécanismes d'attention.
Explore les politiques de contrôle d'accès, les méthodes d'authentification et les principes du moindre privilège, en soulignant l'importance des protocoles d'authentification sécurisés et conviviaux.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
