Discuter de l'évaluation de la qualité des données, de la fiabilité, de la représentativité et de la contribution du processus à l'évaluation du cycle de vie.
Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Explore les défis de l'informatique distribuée, de la croissance des données et des types de données, en mettant l'accent sur la bataille contre les trois V dans le Big Data.
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.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
