Introduit des bases de réseau, des protocoles de communication, des mécanismes de routage, des concepts de conception Web et des risques pour la sécurité.
Introduit Renku, une plateforme pour la science collaborative des données, mettant l'accent sur la reproductibilité, la shareability, la réutilisabilité et la sécurité.
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.
Couvre la migration du cloud, les directives sur les noms de domaine, la sécurité informatique, les projets de numérisation et le déploiement du projet Catalyse à l'EPFL.
Couvre les lois suisses sur la protection des données, y compris la loi fédérale sur la protection des données et les rôles définis dans la législation.
Couvre la motivation qui sous-tend la gestion des données relatives à la protection de la vie privée et le protocole d'intersection pour les opérations sécurisées dans les bases de données privées.
Introduit le programme de recherche suisse axé sur l'ingénierie de systèmes à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement.
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.
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.
