Introduit le modèle relationnel et l'algèbre, essentiels pour comprendre les systèmes à forte intensité de données et la gestion efficace des bases de données.
Couvre les bases du modèle relationnel dans les systèmes de gestion de bases de données, y compris les modèles de données, les clés primaires et étrangères.
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 bases de données relationnelles, les transactions et la cohérence des données dans le contexte des typologies historiques des bases de données.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
