Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la régression de Poisson et l'analyse bayésienne des données sur l'orge de printemps à l'aide de modèles mixtes.
Couvre les flux de données, le calcul de la mémoire sous-linéaire, la similarité des documents et les techniques de réduction des dimensions randomisées pour gérer efficacement les défis «Big Data».
Discute de la transformée de Fourier et de son application à la résolution d'équations différentielles, en se concentrant sur l'équation d'onde et ses transformations.
Introduit le cryptage homomorphe, permettant le calcul sur des données cryptées sans décryptage, couvrant la sécurité, les applications et les aspects pratiques.
