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Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Explore la manipulation des tableaux 3D, des barycentres, des matrices de formes, des jacobiens, de la décomposition propre et de la visualisation dans des solides élastiques.
Couvre les méthodes de calcul se concentrant sur les chemins et les chaînes de caractères, y compris des exemples de concaténation, d'éléments régex et d'opérations de chaînes de caractères.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
