Ce tutoriel couvre la sélection, le chargement, la transformation, l'intégration et l'accès aux métadonnées des ensembles de données en neurosciences à l'aide du schéma MINDS.
Se concentre sur le rapport de stage des étudiants en DH de l'EPFL sur la recherche en histoire de l'art et la catégorisation des illustrations des revues d'art.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Explore la virtualisation des données dans le projet SmartDataLake, couvrant l'optimisation des requêtes, le niveau de stockage et les défis dans le traitement de données hétérogènes.
Explore l'importance des métadonnées dans l'organisation des bibliothèques médiatiques et les défis que pose la récupération efficace d'oeuvres ou d'artistes spécifiques.
Explore l'analyse des données de neurosciences, en mettant l'accent sur les données structurées, les outils de calcul et la tendance des neurosciences de calcul en tant que service.
