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.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Explore la distribution 3D des galaxies, des amas de galaxies et de l'arrière-plan cosmique des micro-ondes, éclairant les contenus et les propriétés de l'univers observable.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Comparer les algorithmes K-Means et Spectral Clustering, en mettant en évidence leurs différences et leurs applications pratiques dans le regroupement des comportements des élèves.
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.
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.
Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
