Couvre les diagnostics de régression pour les modèles linéaires, en soulignant limportance de vérifier les hypothèses et didentifier les valeurs aberrantes et les observations influentes.
Explore la préparation des données pour l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la conversion numérique et les techniques efficaces de visualisation des données.
Couvre le traitement des requêtes avec des opérations relationnelles, en se concentrant sur différentes méthodes de jointure et l'impact de la mise en mémoire tampon.
Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.
Explore la modélisation de la résistance au contact dans les dispositifs semi-conducteurs, en mettant l'accent sur le calcul de la tension de la porte et l'analyse des défauts.
