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Explore le potentiel de transformation de l'IoT sur les lieux de travail et les entreprises, en présentant les avantages économiques, les technologies populaires et les entreprises verticales.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore le surajustement dans la régression polynomiale, en soulignant l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques.
Explore l'intégration des pratiques de sécurité au sein de la culture DevOps, en soulignant l'importance d'ajouter des mesures de sécurité tout au long du cycle de vie du développement logiciel.
Se penche sur la prédiction des propriétés non scalaires au-delà des énergies dans l'apprentissage scientifique des machines, en se concentrant sur les moments dipolaires, la polarisabilité et la réponse diélectrique.
Couvre la régression linéaire, lanalyse de corrélation et les fondamentaux de régression logistique, en mettant laccent sur la distinction entre la corrélation et la causalité.
Couvre les bases du traitement des flux de données, y compris des outils comme Apache Storm et Kafka, des concepts clés tels que le temps d'événement et les opérations de fenêtre, et les défis du traitement des flux.
Couvre le traitement de flux de données avec Apache Kafka et Spark, y compris le temps d'événement vs le temps de traitement, les opérations de traitement de flux, et les jointures de flux.
Explore le temps de l'événement par rapport au temps de traitement, les opérations de traitement de flux, les jointures de flux et le traitement des données en retard ou hors-commande dans le traitement de flux de données.
