Couvre les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
