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 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 les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.
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.
Présente MATLAB et GNU Octave, couvrant les concepts de base, l'espace de travail, les types de données, les matrices, l'installation et l'utilisation pratique.
Couvre les fondamentaux de la programmation Python, y compris les types de données de base, les méthodes, les fonctions, les conditions et les boucles.
Couvre les principes fondamentaux de la science des données, l'évolution des méthodes scientifiques, le rôle d'un data scientist et l'importance des données en tant que nouveau pétrole.
Discute des techniques de traitement d'image, en se concentrant sur la sculpture de coutures et la manipulation de pixels dans la programmation Python.
Introduit les bases Python et NumPy pour l'informatique scientifique, couvrant les types de données, les fonctions, les tableaux, l'indexation et les opérations courantes.
