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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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.
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.
Couvre les techniques de caractérisation de surface telles que la spectroscopie SPM, Raman et IR, y compris les modes AFM, les artefacts, l'étalonnage, les vibrations moléculaires et les principes de spectroscopie IR / Raman.
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.
Explore l'allocation statique des ressources et les conteneurs de ressources dans les cadres de calcul distribués, en mettant l'accent sur la souplesse et l'efficacité apportées par YARN.
