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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Explore les modèles d'exécution de Hadoop, la tolérance aux défauts, la localisation des données et la programmation, soulignant les limites de MapReduce et d'autres cadres de traitement distribué.
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 la localisation des données dans la planification des décisions pour les plates-formes multi-locataires et discute de l'architecture d'Hadoop, des optimisations du moteur d'exécution et des stratégies de tolérance aux pannes.
Examine la conception d'un système d'exécution distribué à usage général, couvrant les défis, les cadres spécialisés, la logique de contrôle décentralisée et les remaniements de haute performance.
Explore les défis du Big Data, l'informatique distribuée avec Spark, les RDD, la configuration matérielle requise, MapReduce, les transformations et Spark DataFrames.
Couvre les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
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.
