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DU Data Science

22–26 mars 2021
CC-IN2P3
Fuseau horaire Europe/Paris

Liste des Contributions

18 / 18
20. Panorama des systèmes de stockage
Loïc Tortay (CC-IN2P3)
22/03/2021 09:00
25. Introduction à la notion de reproductibilité grâce aux notebooks
Frederic Suter (CC IN2P3 / CNRS)
22/03/2021 14:00
21. CPU vs GPU
Bertrand Rigaud (CC-IN2P3)
23/03/2021 09:00
22. Apprentissage de réseaux de neurones sur GPU
Bertrand Rigaud (CC-IN2P3)
23/03/2021 10:45
23. Apprentissage de réseaux de neurones sur GPU avec TensorFlow
Bertrand Rigaud (CC-IN2P3)
23/03/2021 14:00
24. Apprentissage de réseaux de neurones sur GPU avec PyTorch
Bertrand Rigaud (CC-IN2P3)
23/03/2021 16:15
27. Big Data et technologie NoSQL
Osman AIDEL (IN2P3-CC Grid service)
24/03/2021 09:00
28. Big Data et technologie NoSQL
Osman AIDEL (CC-IN2P3)
24/03/2021 10:40
29. Big Data et technologie NoSQL
Osman AIDEL (CC-IN2P3)
24/03/2021 14:00
30. Big Data et technologie NoSQL
Osman AIDEL (CC-IN2P3)
24/03/2021 15:40
31. Écosystème HADOOP et SPARK
Osman AIDEL (CC-IN2P3)
25/03/2021 09:00
32. Écosystème HADOOP et SPARK
Osman AIDEL (CC-IN2P3)
25/03/2021 10:40
33. TP SPARK
Osman AIDEL (CC-IN2P3)
25/03/2021 14:00
34. TP SPARK
Osman AIDEL (CC-IN2P3)
25/03/2021 15:40
11. Environnement Python pour l'analyse et la visualisation de données
Fabio Hernandez (CC-IN2P3)
26/03/2021 09:00

Introduction à Numpy, pandas et bokeh pour la Science des données
36. Environnement Python pour l'analyse et la visualisation de données (suite)
Fabio Hernandez (CC-IN2P3)
26/03/2021 10:45
35. Environnement Python pour l'analyse et la visualisation de données (suite)
Fabio Hernandez (CC-IN2P3)
26/03/2021 14:00

Introduction à Numpy, pandas et bokeh pour la Science des données
37. Environnement Python pour l'analyse et la visualisation de données (suite)
Fabio Hernandez (CC-IN2P3)
26/03/2021 15:45

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