Data Wrangling avec Hadoop : formats de stockage et ruche
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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.
Présente des outils collaboratifs de science des données comme les carnets Jupyter, Docker et Git, mettant l'accent sur la version des données et la conteneurisation.
Introduit Renku, une plateforme pour la science collaborative des données, mettant l'accent sur la reproductibilité, la shareability, la réutilisabilité et la sécurité.
Explore Apache Hive pour l'entreposage de données, les formats de données et la partition, avec des exercices pratiques dans la requête et la connexion à Hive.
Explore la création de tableaux de bord dans ServiceNow, en mettant l'accent sur les avantages, la transition des pages d'accueil et des concepts importants comme les tâches et les incidents.
Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
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.
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.
