Data Science Journey: Cour suprême fédérale & Impact de l'EPFL
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Explore l'optimisation adaptative efficace dans la mémoire pour l'apprentissage à grande échelle et les défis de la mémoire dans la formation de grands modèles.
S'inscrit dans l'histoire numérique urbaine de Lausanne, en mettant l'accent sur la cartographie des espaces sociaux urbains et des structures historiques de propriété.
Explore les données probantes du monde réel en sciences des données sur la santé, en mettant l'accent sur la recherche observationnelle, la fiabilité et la reproductibilité.
Explore le financement de la croissance et de l'expansion pour de nouvelles entreprises, en analysant différents types d'investisseurs et de sources de financement.
Explore l'application de modèles générateurs profonds dans la découverte de médicaments, en mettant l'accent sur la conception de petites molécules et l'optimisation des structures moléculaires.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
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.
Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.
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 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.
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.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.
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.
Discuter de la stratégie de l'EPFL en matière de SI, des réalisations, des défis et de la transition vers une organisation axée sur le service pour répondre aux besoins en TI croissants.
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.
