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Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Explore les méthodes de différenciation et d'intégration numériques, en mettant l'accent sur la précision des différences finies dans le calcul des dérivées et des intégrales.
Couvre les défis des systèmes d'information distribués, y compris l'autonomie, l'hétérogénéité, l'évaluation de la confiance et la protection de la vie privée.
Couvre la motivation qui sous-tend la gestion des données relatives à la protection de la vie privée et le protocole d'intersection pour les opérations sécurisées dans les bases de données privées.
Explore les défis de l'informatique distribuée, de la croissance des données et des types de données, en mettant l'accent sur la bataille contre les trois V dans le Big Data.
