Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les fondamentaux du traitement des flux de données, y compris les informations en temps réel, les applications de l'industrie, et les exercices pratiques sur Kafka et Spark Streaming.
S'inscrit dans les fondamentaux du journalisme de données et met en valeur son impact à travers des exemples du monde réel de The Pudding et The Guardian.
Explore les données urbaines historiques de Lausanne, en mettant l'accent sur l'information sur le recensement, les noms de rue, les numéros de maison et les processus de numérisation.
Explore les défis du Big Data, l'informatique distribuée avec Spark, les RDD, la configuration matérielle requise, MapReduce, les transformations et Spark DataFrames.
Explore l'utilisation de l'esthétique, des métaphores visuelles, de la lisibilité et de l'intégrité des données pour créer des représentations visuelles efficaces.
Explore les applications des capteurs piézoélectriques dans l'instrumentation médicale, y compris la détection des implants et la surveillance des activités.
Explore l'utilisation d'un vélo ergométrique pour mesurer la fréquence cardiaque et la respiration, en mettant l'accent sur la fiabilité et le traitement précis des données.
