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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Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
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.
Explore les entrepôts de données, les systèmes d'aide à la décision, OLAP, les lacs de données, les modèles de données multidimensionnels et les optimisations de requêtes.
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 la croissance exponentielle des données, les défis dans la technologie de traitement, la variété des données, le nettoyage, le traitement approximatif des requêtes, l'analyse multi-requêtes et le traitement hybride des transactions.
Discute de la modélisation des systèmes hydrologiques, en mettant l'accent sur le routage et la rétention des inondations à l'aide d'une nouvelle base de données.
