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.
Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.
Explore les possibilités de transformation numérique, les mégadonnées, l'analyse et les innovations technologiques dans le domaine des affaires et de la recherche.
Couvre les pratiques exemplaires et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture typique, les défis et les technologies utilisés pour y remédier.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
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.
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.
