Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
S'insère dans la conception expérimentale en génomique, mettant l'accent sur la réplication, la randomisation et le blocage pour réduire le biais et contrôler la variation.
Explore l'optimisation des opérations de jointure dans les systèmes distribués, la correction de l'asymétrie et l'introduction de l'algorithme 1-Bucket-Theta.
Explore les défis dans la conception de systèmes avec des composants peu fiables, se concentrant sur la vérification, l'analyse limitée et la synthèse des contrôleurs.
Explore la construction d'un modèle de probabilité, l'échantillonnage aléatoire, le calcul de la variance et l'optimisation de l'allocation dans les expériences.
