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Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
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