Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.
Couvre l'héritage, le polymorphisme et le casting dans la programmation orientée objet, en mettant l'accent sur la factorisation du code et la manipulation générique d'objets.
Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
Introduit un système de mesure 3D « professionnel » pour l'analyse des pierres et l'extraction des caractéristiques à l'aide de la photogrammétrie stéréo et des technologies de lumière structurée.
Discute de la gestion des périphériques dans les systèmes d'exploitation, en se concentrant sur les pilotes de périphériques, la persistance et les techniques d'optimisation des performances.
Couvre les bases de Python telles que la syntaxe, les variables et les fonctions, en introduisant la plate-forme Renku pour la science collaborative des données.
