Login

SOSC 2022 Fourth International School on Open Science Cloud

28 November 2022 to 2 December 2022
INFN Perugia
Europe/Rome timezone
School on Open Science Cloud

School contact - mail

Contribution List

32 out of 32 displayed
Export to PDF
  1. 56. Welcome
    Daniele Spiga (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Davide Salomoni (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    28/11/2022, 09:00
  2. 83. Introduction
    Davide Salomoni (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    28/11/2022, 09:30
  3. 68. Building a computing model
    Tommaso Boccali (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    28/11/2022, 10:00
  4. 58. How do I manage applications: Containers
    Davide Salomoni (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    28/11/2022, 11:20
  5. 59. How do I manage my data: Block vs. Object storage
    Alessandro Costantini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    28/11/2022, 14:20
  6. 60. How do I manage my data: Reading and Writing
    Diego Ciangottini (INFN Perugia)
    28/11/2022, 15:20
  7. 71. Intro to the project: documentation and tools
    Daniele Spiga (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare), Diego Ciangottini (INFN Perugia)
    28/11/2022, 16:40
  8. 69. FPGA and Machine Learning: Introduction
    Mirko Mariotti (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    28/11/2022, 19:00
  9. 70. Exploting FPGA: Live Demo
    Mirko Mariotti (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    28/11/2022, 21:00
  10. 61. Organizing software and actions
    Alessandro Costantini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    29/11/2022, 09:00
  11. 72. Workflow automation: Introduction to Argo Workflows
    Alessandro Costantini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    29/11/2022, 10:00
  12. 62. Working with data: Jupyter and Pandas
    Lucio Anderlini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    29/11/2022, 11:10
  13. 73. Hands-on: Intruducing the Dataset. Pre-processing, organizing, exploring data
    Lucio Anderlini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    29/11/2022, 12:10
  14. 74. Hands-on: Pre-processing, organizing, exploring data
    Lucio Anderlini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    29/11/2022, 14:20
  15. 75. Time for Student project
    Lucio Anderlini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    29/11/2022, 15:20
  16. 76. Automate the workflow execution: Demo Live on Argo Workflow
    Diego Ciangottini (INFN Perugia)
    29/11/2022, 16:50
  17. 63. Introduction to Machine Learning
    Luca Scrucca (Università degli Studi di Perugia)
    30/11/2022, 09:00
  18. 64. Introduction to Machine Learning: Part 2
    Lucio Anderlini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    30/11/2022, 11:10
  19. 77. Playing with ML: guided exercises
    Lucio Anderlini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    30/11/2022, 14:20
  20. 78. Playing with ML: Guided Exercise and Time for Student project
    Lucio Anderlini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    30/11/2022, 15:20
  21. 79. Time for Student project
    30/11/2022, 16:40
  22. 65. Parallelize and distribute workloads: Workflow management
    Daniele Spiga (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    01/12/2022, 09:00
  23. 67. How do I distribute my Jupyter: Dask and Spark
    Diego Ciangottini (INFN Perugia)
    01/12/2022, 11:10
  24. 80. Distributing workload via Dask: Guided Exercise
    Diego Ciangottini (INFN Perugia)
    01/12/2022, 14:20
  25. 81. Time for Student Project
    Diego Ciangottini (INFN Perugia)
    01/12/2022, 15:20
  26. 82. Time for student project + Pipeline implementation
    Diego Ciangottini (INFN Perugia)
    01/12/2022, 16:40
  27. 86. Soltuions of the Project
    Diego Ciangottini (INFN Perugia), Lucio Anderlini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    02/12/2022, 09:00
  28. 87. Time for Survey
    02/12/2022, 10:00
  29. 84. Opportunities for collaboration
    Davide Salomoni (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    02/12/2022, 11:30
  30. 85. Conclusions
    Daniele Spiga (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
    02/12/2022, 12:10
  31. 57. Hands-on Project description
    Daniele Spiga (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)
  32. 66. How do I distribute my Jupyter: Spark