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Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Introduit l'analyse en grappes dans l'analyse des données de microscopie de localisation monomolécule, couvrant l'agrégation des protéines et les outils d'analyse.
Explore Association Rule Mining, en mettant l'accent sur les éléments fréquents et les mesures alternatives d'intérêt, y compris l'algorithme FP-Growth et la comparaison des performances.
Explore l'analyse des données en temps réel, les défis de la croissance rapide des données, les problèmes d'estimation et la reconstruction du calendrier des événements.
