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Explore les techniques pour accélérer les analyses de flux de données et discute de l'importance de l'ordonnancement des nœuds et de la traversée post-commande.
Couvre la confidentialité différentielle, la sensibilité globale au bruit, le mécanisme Laplace et le compromis entre la protection de la vie privée et l'exactitude dans la conception d'algorithmes.
Plonge dans les concepts fondamentaux de la science des données, en mettant l'accent sur la théorie, les liens entre les sujets et les défis dans les techniques de navigation.
Couvre les algorithmes de flux de réseau, y compris Max Flow, Min Cut, et l'algorithme de cycle de coût négatif, progressant de définitions de base à des algorithmes avancés comme Bellman-Ford et Dijkstra.
