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.
Explore les possibilités de transformation numérique, les mégadonnées, l'analyse et les innovations technologiques dans le domaine des affaires et de la recherche.
Explore l'évolution de l'analyse des données à l'IA et au ML, en mettant l'accent sur les mégadonnées, l'apprentissage automatique et l'interaction avec les médias sociaux.
Détails d'un projet de stage axé sur l'amélioration de la précision de la génération de code en utilisant de grands modèles de langage et un nouveau cadre appelé EPIGEN.
Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.
Couvre la mise en œuvre d'un système d'information pour la gestion des trajectoires de taxi, y compris le filtrage des données, la création de modèles de trajectoire et la comparaison des performances.
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.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
Présentation d'Apache Spark, couvrant son architecture, ses RDD, ses transformations, ses actions, sa tolérance aux pannes, ses options de déploiement et ses exercices pratiques dans les blocs-notes Jupyter.
