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Couvre les méthodes de recherche économique, les projets de groupe, les méthodes scientifiques et les défis liés à l'application des résultats de la recherche.
Explore l'importance de la reproductibilité dans la science des données et présente Renku, une plate-forme pour la gestion de projets axés sur les données.
Explore les effets du rouge sur l'attractivité, la désirabilité et le statut, en mettant l'accent sur l'analyse statistique et les défis de la réplication et du biais de publication.
Fournit un aperçu de la théorie des probabilités de base, de l'ANOVA, des tests t, du théorème de limite centrale, des métriques, des intervalles de confiance et des tests non paramétriques.
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.
Explore les principes de conception et de fonctionnement des seuils et des déversoirs dans les rivières, en soulignant leur pertinence et leur impact sur la protection et la gestion des rivières.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
