Explore les entrepôts de données, les systèmes d'aide à la décision, OLAP, les lacs de données, les modèles de données multidimensionnels et les optimisations de requêtes.
Introduit le cours sur les systèmes d'information, couvrant sa structure, ses objectifs et ses concepts fondamentaux essentiels à la compréhension de la gestion des données et de la prise de décision.
Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
Couvre l'introduction et les défis des entrepôts de données, y compris l'intégration des données, la gestion des métadonnées et l'optimisation des performances des requêtes.
Explore la classification néocorticale des neurones, la cinétique des canaux ioniques, les défis dans la modélisation des cellules individuelles et l'intégration des données.
Introduit les fondamentaux de l'architecture multiprocesseur, couvrant les serveurs post-Moore, les datacenters durables, la programmation parallèle et l'utilisation du GPU.
Explore les méthodes d'extraction de l'information, y compris les approches traditionnelles et fondées sur l'intégration, l'apprentissage supervisé, la surveillance à distance et l'induction taxonomique.
Explore les algorithmes et les techniques d'extraction de l'information, y compris l'algorithme Viterbi, la reconnaissance des entités nommées, et la surveillance lointaine.
Explore la désambiguïsation des entités, reliant les mentions de texte à une base de connaissances, la cohérence dans les graphes d'entités et le PageRank personnalisé.
Couvre l'optimisation des requêtes relationnelles, y compris les plans de requêtes logiques et physiques, l'estimation des coûts, les équivalences et la stratégie du système R.
Couvre la dérivation de l'équation du mouvement, de l'interpolation, de l'équation de Newton et de la conservation de l'énergie dans la modélisation des éléments finis.