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.
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.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
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 la diffusion totale et l'analyse PDF dans la science des matériaux, couvrant la synthèse in situ, les techniques d'analyse de données et les applications dans les systèmes hôte-invité.
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.
Explore la transformation matricielle de l'opérateur de densité en physique quantique et les implications de la mesure du système, conduisant à l'effondrement de l'état.
Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.
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.
