Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.
Plonge dans les applications actuelles et futures des composites avancés dans l'aérospatiale, l'automobile et l'énergie éolienne, en mettant l'accent sur leurs avantages en matière de réduction de poids et d'amélioration des performances.
Couvre les modèles stochastiques de communication, en mettant l'accent sur la théorie de la file d'attente avec une analyse approfondie de la file d'attente M/G/1.