Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
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.
Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
