Couvre les principes fondamentaux de la science des données, l'évolution des méthodes scientifiques, le rôle d'un data scientist et l'importance des données en tant que nouveau pétrole.
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.
Explore la conception de mémoire cache, les succès, les ratés et les politiques d'expulsion dans les systèmes informatiques, en mettant l'accent sur la localité spatiale et temporelle.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Explore les possibilités de transformation numérique, les mégadonnées, l'analyse et les innovations technologiques dans le domaine des affaires et de la recherche.
Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.