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Couvre les bases de la programmation scientifique pour les ingénieurs, en soulignant l'importance de GIT pour le travail collaboratif et en fournissant un aperçu des défis du développement de logiciels scientifiques.
Déplacez-vous dans les courbes de repérage et d'apprentissage des connaissances bayésiennes, explorant la prédiction des connaissances des élèves au fil du temps et l'importance d'une mesure précise du rendement.
Explore l'architecture de plate-forme mobile, les composants de l'application, la conception de l'expérience utilisateur, la communication inter-app et les notifications push.
Explore les sources d'injustice dans l'apprentissage automatique, l'importance des mesures d'équité et l'évaluation des prédictions des modèles à l'aide de diverses mesures d'équité.
Déplacez-vous dans le Big Data en neurosciences, en analysant les grands ensembles de données et en abordant les défis de l'organisation, de la normalisation, de l'intégration et de la visualisation des données.
Couvre la présentation du module des utilisateurs clés de l'équipement et son accent sur la planification, le chargement des données et les essais d'intégration.
Couvre les défis de stockage de l'information géographique, les types de données, les méthodes et les formats, en mettant l'accent sur les données structurées et en centralisant l'accès aux données.
