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Explore la configuration en bureau ouvert, les lecteurs partagés, les outils de modélisation numérique et les plateformes collaboratives dans les projets architecturaux.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Explore la conception et l'exploitation des réservoirs et des barrages, en mettant l'accent sur la plate-forme de construction hydraulique Manso & De Cesare.
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.
Explore les défis et les solutions pour gérer la dose d'électrons en microscopie, en soulignant l'importance d'un suivi et d'une analyse précis des doses.
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.
Explore la symétrie et les conditions aux limites dans les modèles par éléments finis, en soulignant l'importance de maintenir la symétrie pour une modélisation précise.
