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Explore les défis de l'informatique distribuée, de la croissance des données et des types de données, en mettant l'accent sur la bataille contre les trois V dans le Big Data.
Explore les stratégies d'optimisation pour les accélérateurs d'apprentissage en profondeur, en mettant l'accent sur la réduction des mouvements de données grâce au batching, à l'optimisation des flux de données et à la compression.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Explore les défis liés aux hiérarchies de mémoire, aux espaces d'adressage à l'échelle de la TB et optimise les performances grâce au traitement quasi-mémoire.
Présente une démo sur la virtualisation adaptative des données dans SmartDataLake, mettant l'accent sur l'assemblage de profils d'entreprise et l'exécution de requêtes de joint à travers les ensembles de données.
Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.
Discute des solutions pour l'alignement des activités et des technologies de l'information et de l'importance de mettre les activités à jour en fonction des modèles de TI.