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DU Data Science

9–13 mars 2020
CC-IN2P3
Fuseau horaire Europe/Paris

Liste des Contributions

13 sur 13 affichés
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  1. 2. Introduction à la notion de reproductibilité grâce aux notebooks
    Frederic Suter (CC IN2P3 / CNRS)
    09/03/2020 14:00

    Notebooks Jupyter & Org mode pour Emacs

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  2. 18. TP sur Org mode pour Emacs
    Frederic Suter (CC IN2P3 / CNRS)
    09/03/2020 16:00
  3. 7. Panorama des systèmes de stockage
    Loïc Tortay (CC-IN2P3)
    10/03/2020 09:30
  4. 8. CPU vs GPU
    Bertrand Rigaud (USR6402), Sébastien Gadrat (CC-IN2P3)
    10/03/2020 14:00
  5. 9. Apprentissage de réseaux de neurones sur GPU
    Bertrand Rigaud (USR6402), Sébastien Gadrat (CC-IN2P3)
    10/03/2020 16:00
  6. 17. Big Data et technologie NoSQL
    Osman AIDEL (IN2P3-CC Grid service), Fabio Hernandez (CC-IN2P3)
    11/03/2020 08:30
  7. 5. Écosystème HADOOP et SPARK
    Osman AIDEL (IN2P3-CC Grid service), Fabio Hernandez (CC-IN2P3)
    11/03/2020 14:00
  8. 6. TP SPARK
    Osman AIDEL (IN2P3-CC Grid service), Fabio Hernandez (CC-IN2P3)
    11/03/2020 16:00
  9. 10. Environnement Python pour l'analyse et la visualisation de données
    Fabio Hernandez (CC-IN2P3), Sébastien Gadrat (CC-IN2P3)
    12/03/2020 09:00

    Introduction à Pandas pour la Science de la donnée

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  10. 15. Visite des salles machines
    Loïc Tortay (CC-IN2P3)
    12/03/2020 14:00
  11. 16. Apprentissage de réseaux de neurones sur GPU
    Bertrand Rigaud (CC-IN2P3), Sébastien Gadrat (CC-IN2P3)
    12/03/2020 15:00
  12. 11. Environnement Python pour l'analyse et la visualisation de données
    Fabio Hernandez (CC-IN2P3), Sébastien Gadrat (CC-IN2P3)
    13/03/2020 09:00

    Introduction à Pandas pour la Science de la donnée

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  13. 19. DataFrame dans SPARK
    Osman AIDEL (IN2P3-CC Grid service)
    13/03/2020 11:00

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