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Explore les défis du Big Data, l'informatique distribuée avec Spark, les RDD, la configuration matérielle requise, MapReduce, les transformations et Spark DataFrames.
Explore les changements matériels, l'optimisation des requêtes, la répartition de la charge de travail, et des stratégies efficaces pour le milieu universitaire et l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée.
Explore les requêtes accélérées par GPU, les avantages SSD et les goulets d'étranglement PCIe pour les GPU dans les systèmes à forte intensité de données.
Explore l'impact sociétal de la science, en préconisant de ne pas la limiter à l'intérieur des limites, et introduit «l'histoire expérimentale» comme une approche multidisciplinaire de l'étude de la science.
Défis liés à la prise de décisions en temps réel dans les systèmes à forte intensité de données, y compris la désinfectation des données par requête, l'optimisation du matériel et l'accès aux données GPU.
Couvre les bases logicielles, les données et la transformation numérique, y compris les étapes de développement de logiciels et les solutions open source.
