Se penche sur la science des données dans la santé personnalisée et mondiale, en mettant l'accent sur les technologies améliorant la confidentialité et les applications de l'IA dans les soins de santé.
Discute de l'histoire et de l'impact des logiciels open source, des données ouvertes et de la science ouverte, en mettant l'accent sur les avantages du partage d'informations à l'ère numérique.
Couvre l'abstraction des threads dans les systèmes informatiques, en se concentrant sur la concurrence, le parallélisme et la gestion des threads à l'aide de l'API POSIX.
Couvre les principes fondamentaux de la science des données, l'évolution des méthodes scientifiques, le rôle d'un data scientist et l'importance des données en tant que nouveau pétrole.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
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.
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.
Couvre les concepts de traitement de flux de données, en se concentrant sur l'intégration Apache Kafka et Spark Streaming, la gestion du temps des événements et les directives de mise en œuvre du projet.
Couvre le traitement des données, les principes du RGPD, le transfert des données, les droits des personnes concernées, les accords de licence et l'application du droit de la concurrence.
Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.
