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Couvre les défis de la compilation pour les processeurs de signaux numériques en raison de leurs caractéristiques architecturales uniques et des irrégularités.
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 la planification dynamique dans les processeurs, en se concentrant sur l'exécution dans le désordre et la gestion efficace des dépendances d'instructions.
Explore le dimensionnement des réservoirs et des barrages en utilisant des courbes d'écoulement cumulatives et le dimensionnement des réservoirs pour les périodes sèches et pluvieuses.
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.
