Études de données critiques: Reproductibilité et Renku
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Fournit un guide de survie pour OpenShift, couvrant la configuration des nœuds, la gestion des services, la gestion de la configuration et le dépannage des problèmes.
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.
Explore les données sur la consommation d'eau à Genève, y compris les graphiques sur la consommation et les pertes, les ensembles de données disponibles et les phases de traitement des données.
Renku est une plate-forme pour la science des données collaborative permettant la reproductibilité et la promotion de la réutilisation du code et des données.
Introduit un système de mesure 3D « professionnel » pour l'analyse des pierres et l'extraction des caractéristiques à l'aide de la photogrammétrie stéréo et des technologies de lumière structurée.
Explore la gestion des fichiers et les exceptions dans la programmation Python, couvrant la lecture, l'écriture et les stratégies de gestion des erreurs.
