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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.
Explore la fiabilité dans l'automatisation industrielle, couvrant la fiabilité, la sécurité, les caractéristiques des pannes et des exemples de sources de défaillance dans diverses industries.
Explore les méthodes de suivi en ligne, y compris la toile et les empreintes de l'API AudioContext, et leurs implications en matière de protection de la vie privée.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Couvre les techniques d'exploitation avancées pour un Microscope Electronique de Transmission (TEM), y compris la mise en place de l'ensemble de travail et le réglage fin de l'image.
