Séance de cours

Collaborative Data Science : outils et flux de travail Git

Séances de cours associées (32)

Introduction générale aux données massives

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.

Études de données critiques: Reproductibilité et Renku

Explore l'importance de la reproductibilité dans la science des données et présente Renku, une plate-forme pour la gestion de projets axés sur les données.

Modèles de mélange gaussien : Classification des données

Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.

Contrôle de version distribué avec Git

Explore le contrôle de version distribué de Git, couvrant la résolution des conflits, la gestion de la collaboration et la fusion dans des projets logiciels.

Introduction à la collaboration GitHub

Présente les bases du travail collaboratif sur GitHub à travers des exemples de création de dépôts, de commits et de gestion de succursales.

Data Wrangling avec Hive : gérer efficacement le Big Data

Couvre les techniques de querelles de données en utilisant Apache Hive pour une gestion efficace des big data.

Surveillance avec Icinga2

Examine la surveillance d'une nouvelle MV et l'utilisation d'Icinga2 pour les alertes critiques et la gestion des incidents.

Classification de l'arbre de décision

Couvre la classification de l'arbre de décision à l'aide de KNIME Analytics Platform pour le prétraitement des données et la création de modèles.

Introduction à Git: Bases et Commandes

Introduit les bases de Git, couvrant la mise en place de dépôts, en engageant des changements, et poussant les modifications.

Data Wrangling avec Hadoop : formats de stockage et ruche

Explore les querelles de données avec Hadoop, en mettant l'accent sur les formats de stockage et Hive pour le traitement des données volumineuses.

HTTPie : Client HTTP en ligne de commande

Couvre des sujets DevOps tels que l'hébergement, le DNS, le déploiement d'OS, les applications, SSL et l'utilitaire Httpie.

La collaboration dans le domaine de la science des données

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.