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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.
Explore les compromis dans un système de file d'attente à l'échelle planétaire, en soulignant l'importance de la sémantique relaxante pour gérer la complexité.
Explore la Décomposition de la Valeur Singulière et son rôle dans l'apprentissage non supervisé et la réduction de dimensionnalité, en mettant l'accent sur ses propriétés et applications.
Explore les défis de l'informatique distribuée, de la croissance des données et des types de données, en mettant l'accent sur la bataille contre les trois V dans le Big Data.
Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.
Discute des solutions pour l'alignement des activités et des technologies de l'information et de l'importance de mettre les activités à jour en fonction des modèles de TI.
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 les défis et les perspectives en matière de protection des données dans la recherche sur la cybersanté, en mettant l'accent sur la conformité au RGPD, la gestion sensible des données de santé et les agents décentralisés.
