Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre une mission de travail sur les données de querelle et d'analyse à l'aide de la bibliothèque de pandas de Python pour les ensembles de données du monde réel.
Explore l'utilisation d'extensions visuelles comme le RA et le RV en milieu de travail, en mettant l'accent sur leurs avantages, leurs défis et leur importance pour améliorer l'efficacité en milieu de travail.
Explore Apache Hive pour l'entreposage de données, les formats de données et la partition, avec des exercices pratiques dans la requête et la connexion à Hive.
Explore la précision des données par l'évaluation de la fidélité, la détection des erreurs, la manipulation aberrante, les corrélations, les dépendances fonctionnelles, la détection des violations, les contraintes de déni et les techniques de réparation des données.
Explore les techniques de résolution d'entités, la déduplication des données, les métriques de similitude, le coût de calcul, les techniques de blocage et l'échelle des jointures de similarité.
Explore les techniques de manipulation des données, la détection des erreurs, les dépendances fonctionnelles, les contraintes de déni et la temporalité des données.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
