Concept
Cluster Beowulf
Séances de cours associées (10)
Utilisation des grappes SCITAS
Couvre la configuration et l'utilisation des grappes informatiques à usage général à l'EPFL.
Défis Big Data : Computing distribué avec Spark
Explore les défis du Big Data, l'informatique distribuée avec Spark, les RDD, la configuration matérielle requise, MapReduce, les transformations et Spark DataFrames.
Apprentissage sans supervision : méthodes de regroupement
Explore l'apprentissage non supervisé par des méthodes de regroupement comme K-means et DBSCAN, en abordant les défis et les applications.
LabVIEW: Affichage et DAQ
Couvre la programmation LabVIEW pour l'acquisition et l'affichage de données, y compris le son et la visualisation LabVIEW.
Virtualisation : Principes et applications
Explore les principes de virtualisation, la mise en œuvre et la grande disponibilité dans le cloud computing.
Défis du Big Data : l'expansion vers des données massives
Explore les défis de la manipulation massive des données à l'ère du big data, en discutant de solutions comme MapReduce et Spark.
Évoluer vers des données massives: Fondements de l'étincelle
Couvre les fondamentaux de l'échelle vers des données massives à l'aide de Spark, en mettant l'accent sur les DDR, les transformations, les actions, l'architecture Spark, et la boîte à outils d'apprentissage automatique de Spark.
Programmation parallèle I
Couvre les bases de la programmation parallèle, y compris la concurrence, les formes de parallélisme, la synchronisation et les modèles de programmation tels que PThreads et OpenMP.