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Explore les idées fausses dans les études scientifiques, en mettant l'accent sur la prudence dans le raisonnement statistique et l'importance du pré-enregistrement dans les expériences.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
Déplacez-vous dans la protection de la vie privée analyse fédérée pour la médecine personnalisée, discuter des défis, des solutions, et des applications du monde réel.
Couvre les fondamentaux du traitement des flux de données, y compris les informations en temps réel, les applications de l'industrie, et les exercices pratiques sur Kafka et Spark Streaming.
Explore la prévision de la demande par le biais de l'initiation du modèle, y compris l'identification des tendances, les composantes saisonnières et la détermination du niveau de base, afin de valider et de surveiller les erreurs de prévision.
Présentation d'Apache Spark, couvrant son architecture, ses RDD, ses transformations, ses actions, sa tolérance aux pannes, ses options de déploiement et ses exercices pratiques dans les blocs-notes Jupyter.
Plonge dans les humanités numériques, en se concentrant sur la définition des grands ensembles de données culturelles et les différentes dimensions de la bigness des données.
