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.
Explore les défis du Big Data, l'informatique distribuée avec Spark, les RDD, la configuration matérielle requise, MapReduce, les transformations et Spark DataFrames.
Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
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 meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
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.
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.
Explore la localisation des données dans la planification des décisions pour les plates-formes multi-locataires et discute de l'architecture d'Hadoop, des optimisations du moteur d'exécution et des stratégies de tolérance aux pannes.
Explore les modèles d'exécution de Hadoop, la tolérance aux défauts, la localisation des données et la programmation, soulignant les limites de MapReduce et d'autres cadres de traitement distribué.
Examine la conception d'un système d'exécution distribué à usage général, couvrant les défis, les cadres spécialisés, la logique de contrôle décentralisée et les remaniements de haute performance.
Couvre le rôle du système d'exploitation en tant qu'arbitre dans la gestion des ressources et la sécurité grâce à l'isolement des pannes, au partage des ressources et à la communication.
Explore la coordination et la programmation dans les systèmes d'exploitation, couvrant les problèmes de réveil perdus, les algorithmes de planification et les primitives de coordination comme le sommeil et le réveil.
