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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.
Couvre les techniques d'exploitation avancées pour un Microscope Electronique de Transmission (TEM), y compris la mise en place de l'ensemble de travail et le réglage fin de l'image.
Couvre la modélisation computationnelle des microstructures, les mesures statistiques, la reconstruction des microstructures et les tests de matériaux virtuels.
Explore la configuration en bureau ouvert, les lecteurs partagés, les outils de modélisation numérique et les plateformes collaboratives dans les projets architecturaux.
Fournit un aperçu des projets d'ingénierie, des conseils de dépannage et des démonstrations pratiques sur le traitement du signal et l'intégration Arduino.
