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Présente des outils collaboratifs de science des données comme les carnets Jupyter, Docker et Git, mettant l'accent sur la version des données et la conteneurisation.
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Explore la fiabilité dans l'automatisation industrielle, couvrant la fiabilité, la sécurité, les caractéristiques des pannes et des exemples de sources de défaillance dans diverses industries.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Explore la création de tableaux de bord dans ServiceNow, en mettant l'accent sur les avantages, la transition des pages d'accueil et des concepts importants comme les tâches et les incidents.
