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Couvre les bases des réseaux neuronaux convolutionnels, y compris l'optimisation de la formation, la structure des couches et les pièges potentiels des statistiques sommaires.
Couvre la mise en œuvre d'une solution de sauvegarde pour tous les hébergements ENAC sur XaaS en utilisant ENACrestic, en mettant l'accent sur la protection, la facilité de configuration et la protection des défaillances de datacenter.
Couvre les fondamentaux des filtres, de la transformation de LP à HP, de la transformation de LP à BP et des approximations analytiques comme Butterworth et Chebyshev.
Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
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.
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.
