Data Science: Python pour les ingénieurs - Partie II
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Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
Introduit un cours sur la modélisation et l'optimisation des systèmes énergétiques, en soulignant l'importance d'une prise de décision éclairée et d'un travail d'équipe pour relever les défis énergétiques.
Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Explore l'évaluation environnementale systémique, l'analyse nationale des flux de matériaux et le développement d'un tableau de bord du métabolisme urbain pour Zurich à l'aide de données ouvertes.
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.
Explore les réseaux de communication industriels, couvrant les principes, les bus de terrain standard, la hiérarchie, les avantages, les applications, l'ingénierie, l'horodatage, la transmission cyclique ou événementielle, le rôle Ethernet et les tendances futures.
Explore les systèmes d'ingénierie à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement, en mettant l'accent sur les innovations des laboratoires à la vie quotidienne.
Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.
Explore l'essence de l'ingénierie, ses origines historiques, l'évolution de l'éducation, les jalons de l'ingénierie électrique et le passage à la technologie radio.
