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 des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
Explore les fondamentaux de l'optimisation des requêtes, les optimiseurs basés sur l'heuristique, l'estimation des coûts et l'impact de la prise de décision sur les performances et l'évolutivité.
Explore le débat historique entre les modèles de données relationnels et non relationnels, en couvrant les caractéristiques clés et les exemples de chacun.
Explore le traitement des requêtes par blocs dans les bases de données, mettant l'accent sur les défis de matérialisation et l'exécution optimisée pour les applications à forte intensité de données.
Introduit la modélisation sémantique par le biais de données tabulaires et de RDF, couvrant les bases de données relationnelles, la migration de schémas, les schémas à l'épreuve du temps, l'interrogation SPARQL et les limitations de métaconnaissance.
Explore le modèle de vectorisation dans le traitement des requêtes pour les systèmes de base de données, optimisant les performances pour les requêtes OLAP.
