Update README.md

README.md

@@ -19,7 +19,7 @@
 ### Обзор курса
 
 
-1. Введение в большие данные
+**1. Введение в большие данные**
 Определение больших данных.     
 Основные характеристики: объем, скорость, разнообразие, достоверность, ценность.     
 Примеры применения больших данных.     
@@ -28,19 +28,19 @@
 Архитектура хранилищ больших данных.      
 Сравнение с традиционными системами управления базами данных (СУБД).     
 
-2. Технологии и инструменты для работы с большими данными
+**2. Технологии и инструменты для работы с большими данными**     
 Hadoop и экосистема Hadoop.     
 Компоненты Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN.     
 Инструменты экосистемы: Hive, Pig, HBase, Sqoop, Flume.     
 Архитектура Spark.     
 Основные компоненты: Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX.     
 Программирование на Spark.
 
-3. Введение в NoSQL
+**3. Введение в NoSQL**      
 Типы NoSQL баз данных: документные (MongoDB), столбцовые (Cassandra), ключ-значение (Redis), графовые (Neo4j).     
 Примеры использования и особенности.     
 
-4. Хранилища данных и ETL процессы
+**4. Хранилища данных и ETL процессы**
 Проектирование хранилищ данных.     
 Основные концепции: схематические модели, нормализация и денормализация.
 Поисковые индексы и эффективное хранение и применение индексов на диске.
@@ -49,26 +49,26 @@ Hadoop и экосистема Hadoop.
 Популярные NoSQL хранилища и СУБД: HDFS, HBase, Memcached, ElasticSearch/Solr, ClickHouse.       
 Data Lake vs Data Warehouse.   
 
-5. ETL-процессы.    
+**5. ETL-процессы  **        
 Извлечение данных из различных источников.    
 Трансформация данных: очистка, агрегация, объединение.     
 Загрузка данных в хранилище.    
 Инструменты для ETL: Apache Nifi, Talend, Informatica, Airflow.     
 
-6. Аналитика и визуализация данных
+**6. Аналитика и визуализация данных**
 Инструменты для аналитики больших данных.     
 Основные инструменты: Apache Hive, Presto, Drill.     
 Обзор SQL on Hadoop решений.    
 Визуализация данных.     
 Инструменты для визуализации: Tableau, Power BI, Apache Superset.    
 Создание интерактивных отчётов и дашбордов.     
 
-7. Управление данными     
+**7. Управление данными**           
 Метаданные и каталогизация данных.     
 Качество данных и управление ими.     
 Мониторинг и оптимизация производительности.     
 
-8. Безопасность данных
+**8. Безопасность данных**
 Безопасность и конфиденциальность данных.     
 Принципы безопасности данных.    
 Шифрование и управление доступом.