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Couvre l'intégration du stockage de données évolutives et de la carte réduisent le traitement à l'aide de Hadoop, y compris HDFS, Hive, Parquet, ORC, Spark et HBase.
Couvre les fondamentaux du traitement des flux de données, y compris les informations en temps réel, les applications de l'industrie, et les exercices pratiques sur Kafka et Spark Streaming.
Explore les outils de gestion et d'analyse des mégadonnées dans le Projet Cerveau Humain, en mettant l'accent sur les défis en connectomique et en navigation cérébrale 3D.
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.
Couvre l'introduction et les défis des entrepôts de données, y compris l'intégration des données, la gestion des métadonnées et l'optimisation des performances des requêtes.