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Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
Couvre la définition du produit scalaire, des propriétés, des exemples et des applications dans les espaces euclidiens, y compris l'inégalité Cauchy-Schwartz.
Explore les constructions des graphiques Ramanujan, les polynômes correspondants, les correspondances parfaites et les couvertures universelles, ainsi que les aspects quantitatifs et qualitatifs.
Introduit la conception de mécanismes spatiaux, couvrant les satellites, les fonctions des engins spatiaux et les aspects pratiques, en soulignant l'importance des compétences d'ingénierie dans l'environnement spatial.
Explore les processus de fabrication additive, y compris SLS et SLM, l'amélioration de l'interface, la production de composites et la qualification spatiale pour les panneaux spatiaux.
