Introduit une analyse exploratoire des données en santé environnementale, couvrant sa définition, ses techniques et ses applications dans l'analyse des données géoréférencées sur la santé.
Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
Couvre la cartographie statistique thématique, les types de cartes thématiques et les méthodes de discrétisation pour représenter et classer les caractéristiques des ensembles de données.
Couvre une cartographie dynamique et interactive sur le Web, explorant les SIG Web, les architectures client-serveur, HTML, CSS, JavaScript et les bibliothèques SIG open-source.
Couvre une cartographie Internet dynamique, explorant les SIG Web, les architectures client-serveur, HTML, CSS, JavaScript et les bibliothèques SIG open-source.
Discute des techniques de visualisation des données, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs principes pour une communication efficace d'informations complexes.
Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.
