Couvre la mise en œuvre et la manipulation de tableaux dynamiques en C++ à l'aide de vecteurs, en se concentrant sur leurs caractéristiques et leurs implications en termes de performances.
Explore les sujets avancés de Spark comme les stratégies de partitionnement, l'optimisation de la mémoire et les opérations de shuffle pour une exécution efficace des tâches.
Explore la transition des algorithmes aux programmes par la compilation, en mettant l'accent sur les contraintes et les pratiques de codage compréhensibles par la machine.
Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.