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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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.
Introduit Renku, une plateforme pour la science collaborative des données, mettant l'accent sur la reproductibilité, la shareability, la réutilisabilité et la sécurité.
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.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
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.
Explore l'hébergement sur l'infrastructure XaaS et les meilleures pratiques de déploiement continu à l'EPFL, en mettant l'accent sur la sécurité, la documentation et la collaboration.
Explore les opérateurs de spin en chimie quantique, en se concentrant sur leurs propriétés et les règles de commutation avec les opérateurs d'impulsion angulaire orbitale.