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Suivi en ligne : méthodes Stateful vs. apatrides
Explore les méthodes de suivi en ligne, y compris la toile et les empreintes de l'API AudioContext, et leurs implications en matière de protection de la vie privée.
Accessibilité du Web : assurer des expériences numériques inclusives
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Alignement entre les activités et les technologies de l'information : exigences Gestion et APP
Couvre l'alignement des activités/TI, la gestion des exigences et une introduction à l'automatisation des processus robotiques.
Comprendre les statistiques et le design expérimental
Couvre la théorie des probabilités de base, l'ANOVA, la conception expérimentale et les corrélations, en soulignant l'importance de la planification de tests multiples et de l'analyse de puissance.
Algèbre linéaire: Décomposition spectrale
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Éléments de la collaboration dans le domaine de la science des données
Présente des outils collaboratifs de science des données comme les carnets Jupyter, Docker et Git, mettant l'accent sur la version des données et la conteneurisation.
Python Basics: Syntaxe, Variables, Fonctions
Couvre les bases de Python telles que la syntaxe, les variables et les fonctions, en introduisant la plate-forme Renku pour la science collaborative des données.
Technologies de protection de la vie privée : certaines technologies de protection de la vie privée (partie II)
Explore les systèmes de communication anonymes, les informations d'identification basées sur les attributs, le réseau Tor et d'autres technologies de confidentialité.
L'essentiel de la science des données : Python, Numpy, Pandas et Scikit-learn
Couvre l'essentiel de Data Science en utilisant Python, Numpy, Pandas et Scikit-learn, y compris l'analyse et la classification des séquences d'ADN.
Analyse des données au repos et des données en mouvement
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.

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