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Explore la conception de mémoire cache, les succès, les ratés et les politiques d'expulsion dans les systèmes informatiques, en mettant l'accent sur la localité spatiale et temporelle.
Showcases EPFL Digital Humanities Rapport de stage des étudiants de Master, mettant en évidence l'expérience de travail et l'analyse des données historiques de Maxime Jan.
Explore les problèmes d'optimisation en algèbre et en équations trinomiales, en se concentrant sur la maximisation de la surface avec des périmètres fixes.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Explore la déanonymisation à l'aide d'ensembles de données publics de Netflix, en mettant l'accent sur l'appariement des utilisateurs et l'évaluation des films en fonction des cotes.
Couvre les données neurosciences hétérogènes, les techniques comme les microarrays et le séquençage des gènes, l'intégration des données, et l'importance des métadonnées dans l'organisation et le partage des données.
Introduit le projet 'Construire une machine européenne du temps', mettant en évidence la création de machines locales du temps pour collecter des mégadonnées historiques.
