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Introduction à Renku

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Séances de cours associées (64)

Introduction générale à la science des données

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.

Agent Gitlab pour Kubernetes (agentk)

Couvre la configuration d'un agent Gitlab pour Kubernetes, en mettant l'accent sur l'installation, le contrôle de version et le dépannage.

Études de données critiques: Reproductibilité et Renku

Explore l'importance de la reproductibilité dans la science des données et présente Renku, une plate-forme pour la gestion de projets axés sur les données.

Collaborative Data Science : outils et flux de travail Git

Explore des outils tels que Git et Docker pour des projets collaboratifs de science des données.

Défis en matière de sécurité informatique

Explore les défis de sécurité informatique, les systèmes de stockage d'objets, la transition de gestion du site, le déploiement de la sécurité du réseau et la gestion de portefeuilles de projets à l'EPFL.

Science collaborative des données : outils et techniques

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.

Introduction générale aux données massives

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.

Vue d'ensemble de la fiabilité

Explore la fiabilité dans l'automatisation industrielle, couvrant la fiabilité, la sécurité, les caractéristiques des pannes et des exemples de sources de défaillance dans diverses industries.

Data Wrangling avec Hive : gérer efficacement le Big Data

Couvre les techniques de querelles de données en utilisant Apache Hive pour une gestion efficace des big data.

Écosystèmes Big Data : technologies et défis

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.

Éléments de la collaboration dans le domaine de la science des données

Présente des outils collaboratifs de science des données comme les carnets Jupyter, Docker et Git, mettant l'accent sur la version des données et la conteneurisation.

Introduction à LabVIEW

Couvre les bases de LabVIEW, y compris son importance, son historique, ses fonctions et les outils disponibles.

Big Data: Meilleures pratiques et lignes directrices

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.

Modèles de mélange gaussien : Classification des données

Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.

Stratégies informatiques durables : Forum SI 2024

Discute des pratiques et stratégies informatiques durables présentées au Forum SI 2024 à l’EPFL.

MATLAB Tools: Installation et exigences

Couvre l'installation de pré-exigences pour les outils MATLAB et introduit les packages d'analyse de flux basés sur la thermodynamique.

Introduction à la programmation R pour la génétique et la génomique

Introduit un cours sur la génétique et la génomique, en se concentrant sur la programmation R avec des exercices interactifs.

Contrôle de version avec Git

Introduit le contrôle de version avec Git, en mettant l'accent sur la configuration du dépôt, l'engagement de changements et la collaboration.

Renku : Science collaborative des données

Renku est une plate-forme pour la science des données collaborative permettant la reproductibilité et la promotion de la réutilisation du code et des données.

Régression logistique : prédiction de la végétation

Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.