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SOSC 2022 Fourth International School on Open Science Cloud

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

School contact - mail

Contribution List

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