Explore le débat historique entre les modèles de données relationnels et non relationnels, en couvrant les caractéristiques clés et les exemples de chacun.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Explore les modèles d'apprentissage par rapport aux bases de données relationnelles, en mettant l'accent sur la qualité des prédictions et sur l'importance de l'apprentissage structuré.
Discute des modèles de traitement des requêtes et des opérations relationnelles, en se concentrant sur les sélections, les projections et les jointures dans les systèmes à forte intensité de données.
