Explore le débat historique entre les modèles de données relationnels et non relationnels, en couvrant les caractéristiques clés et les exemples de chacun.
Discute des systèmes de fichiers, en mettant l'accent sur l'organisation des données, les techniques d'indexation et leur impact sur les performances de la base de données.
Se consacre à la gestion des transactions, au contrôle de la concordance et à la récupération dans les bases de données afin d'assurer l'intégrité des données et la résilience des systèmes.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
