Supervision : Célébration de l'histoire des thèses doctorales de l'EPFL
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les concepts de traitement de flux de données, en se concentrant sur l'intégration Apache Kafka et Spark Streaming, la gestion du temps des événements et les directives de mise en œuvre du projet.
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.
Explore les outils de gestion et d'analyse des mégadonnées dans le Projet Cerveau Humain, en mettant l'accent sur les défis en connectomique et en navigation cérébrale 3D.
Introduit LabVIEW pour le traitement et la visualisation des données, couvrant des sujets tels que la synchronisation des formes d'onde et les tables de recherche couleur.
Présentation d'Apache Spark, couvrant son architecture, ses RDD, ses transformations, ses actions, sa tolérance aux pannes, ses options de déploiement et ses exercices pratiques dans les blocs-notes Jupyter.
Couvre l'utilisation pratique de QGIS pour l'analyse et la visualisation des données spatiales, y compris le géoréférencement des cartes historiques et la manipulation des données vectorielles.
Se concentre sur l'analyse des directions du vent pour comprendre les origines des polluants atmosphériques, couvrant les bibliothèques de chargement, la lecture des données du vent et la visualisation des roses du vent.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
S'inscrit dans les fondamentaux du journalisme de données et met en valeur son impact à travers des exemples du monde réel de The Pudding et The Guardian.
Explore les comptes de flux de matériaux à l'échelle de l'économie, en analysant les flux de matériaux dans une économie et leurs implications environnementales.
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 bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.
