Edge Computing: Améliorer les performances avec Klepsydra
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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.
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.
Détails d'un projet de stage axé sur l'amélioration de la précision de la génération de code en utilisant de grands modèles de langage et un nouveau cadre appelé EPIGEN.
Explore les données sur la consommation d'eau à Genève, y compris les graphiques sur la consommation et les pertes, les ensembles de données disponibles et les phases de traitement des données.
Explore les possibilités de transformation numérique, les mégadonnées, l'analyse et les innovations technologiques dans le domaine des affaires et de la recherche.
Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.
Explore les mécanismes de synchronisation évolutive pour de nombreux systèmes d'exploitation de base, en mettant l'accent sur les défis de la gestion de la croissance des données et des régressions dans le système d'exploitation.
Explore les discussions de conception et la documentation dans le développement de logiciels, en mettant l'accent sur la programmation scientifique et les outils de documentation de code comme Doxygen et Sphinx.
Explore l'évolution de l'analyse des données à l'IA et au ML, en mettant l'accent sur les mégadonnées, l'apprentissage automatique et l'interaction avec les médias sociaux.
Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.
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.
Examine les éléments fondamentaux de la gestion des données, y compris les modèles, les sources et les querelles, en soulignant l'importance de comprendre et de résoudre les problèmes de données.
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.
Explore l'importance de la synchronisation sans verrouillage pour obtenir une faible latence dans les systèmes distribués et discute des solutions pratiques pour la génération d'identificateurs uniques et les files d'attente de messagerie.
Explore la synchronisation sans verrouillage pour des performances et une évolutivité dans les systèmes distribués, couvrant la génération d'identifiants uniques, les files d'attente de messagerie et les lectures RDMA atomiques.
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.
