Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les champs d'application, les lambdas et les pandas en science des données avec Python, y compris les déclarations imbriquées, la détermination de la portée, les affectations et la manipulation des pandas.
Explore la création de tableaux de bord dans ServiceNow, en mettant l'accent sur les avantages, la transition des pages d'accueil et des concepts importants comme les tâches et les incidents.
Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
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.
Couvre les exercices sur les propriétés radiatives de surface, y compris l'absorptivité spectrale, la réflectivité, l'émissivité et les changements de température.
Explore les possibilités de transformation numérique, les mégadonnées, l'analyse et les innovations technologiques dans le domaine des affaires et de la recherche.
Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
Met l'accent sur la mise en œuvre d'un générateur de fonctions carrées utilisant la technologie Speedgoat FPGA et les techniques de traitement du signal en temps réel.
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 techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.
Explore la diffusion totale et l'analyse PDF dans la science des matériaux, couvrant la synthèse in situ, les techniques d'analyse de données et les applications dans les systèmes hôte-invité.
Explore les principes de visualisation des données, y compris la navigation des cartes, les histogrammes, les diagrammes de dispersion, les diagrammes de boîte et l'utilisation des couleurs.
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.
Couvre les principes fondamentaux de la science des données, en mettant l'accent sur la profondeur et l'application pratique dans l'apprentissage automatique et l'analyse de données.
