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.
Introduit Renku, une plateforme pour la science collaborative des données, mettant l'accent sur la reproductibilité, la shareability, la réutilisabilité et la sécurité.
Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.
Examine la conception d'un système d'exécution distribué à usage général, couvrant les défis, les cadres spécialisés, la logique de contrôle décentralisée et les remaniements de haute performance.
Examine le processus formel d'expropriation, le cadre juridique, les méthodes d'indemnisation et les conditions d'expropriation matérielle dans le domaine de la gestion foncière et du droit foncier.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
Examine le statut juridique du corps humain et des parties détachées, en mettant l'accent sur la personnalité, les droits de propriété et les considérations éthiques.
