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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.
Discute de la gestion des périphériques dans les systèmes d'exploitation, en se concentrant sur les pilotes de périphériques, la persistance et les techniques d'optimisation des performances.
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 la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore les opérateurs de spin en chimie quantique, en se concentrant sur leurs propriétés et les règles de commutation avec les opérateurs d'impulsion angulaire orbitale.
