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 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.
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 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 les types booléens, les opérateurs logiques et les structures de contrôle en Python, en mettant l'accent sur l'évaluation des expressions et l'utilisation des opérateurs relationnels.
Explore les modèles de diffusion, en mettant l'accent sur la production d'échantillons provenant d'une distribution et l'importance de la dénigrement dans le processus.
Explore le dimensionnement des réservoirs et des barrages en utilisant des courbes d'écoulement cumulatives et le dimensionnement des réservoirs pour les périodes sèches et pluvieuses.
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.
Explore la gestion des fichiers et les exceptions dans la programmation Python, couvrant la lecture, l'écriture et les stratégies de gestion des erreurs.
Explore les sources d'injustice dans l'apprentissage automatique, l'importance des mesures d'équité et l'évaluation des prédictions des modèles à l'aide de diverses mesures d'équité.
Plongez dans l'importance des fonctionnalités, de l'évolution des modèles, des défis d'étiquetage et de la sélection des modèles dans l'apprentissage automatique.
