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Distributed big data management

  • Durée : 6 semaines
  • Effort : 30 heures
  • Rythme: ~5 heures/semaine
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Compétences visées

À la fin de ce cours, vous serez capable de :

  • Mastering a big data architecture with the expected SQL extensions to master N.O.SQL and NEW SQL sytems
  • Understanding the expected functionalities of next GQL (Graph Query language) standard
  • Mastering the fundamentals of machine learning and deep learning

Description

This course on Distributed big data management encompasses three parts : - Study of SQL extensions to handle any type of data : structured (objects), semi-structured and unstructured data/NO SQL) - Study of Graph Query Languages Primer - Study of distributed processing frameworl to handle big data (hadoop/Spark)  

Format

This course last 6 weeks.

Prérequis

Learners should master basic mathematics (linear algebra, graph theory) and basic computer science : SQL (potentially GRADEO on SQL programming) and PYTHON (bachelor level).

Evaluation et Certification

The learner can an exam at the end of each course. 

Plan de cours

This course on Distributed big data management encompasses three parts :
I - Study of SQL extensions to handle any type of data : structured (objects), semi-structured and unstructured data/NO SQL).
II - Study of Graph Query Languages Primer.
III - Study of distributed processing framework to handle big data (hadoop/Spark).

Équipe pédagogique

SERGE MIRANDA

Professor at University Cote d'Azur (formerly University of Nice Sophia Antipolis)

Thomas Frisendal

Graph Data Architect, VIsual Data Modeler, Online Trainer and National Member of the ISO SQL/GQL Committee

Benjamin RENAUT

Assistant professor at ESTIA

Établissements

ESTIA

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