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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Discute des systèmes de fichiers, en mettant l'accent sur l'organisation des données, les techniques d'indexation et leur impact sur les performances de la base de données.
Explore l'anatomie du disque magnétique, l'organisation du cache, les organisations de fichiers, la gestion des tampons et la mise en page dans le SGBD.
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.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.
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.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Fournit une vue d'ensemble des techniques de hachage et de tri dans les systèmes de gestion de bases de données, en mettant l'accent sur leur mise en œuvre et l'optimisation des performances.
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.
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.
Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Couvre les bases de travail avec les fichiers dans Python, y compris les objets de fichier, les fichiers de lecture et d'écriture, et la copie des fichiers.
