Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Explore la Décomposition de la Valeur Singulière et son rôle dans l'apprentissage non supervisé et la réduction de dimensionnalité, en mettant l'accent sur ses propriétés et applications.
Explore l'apprentissage sécuritaire dans les systèmes de contrôle automatique, couvrant les défis, le contrôle sensible aux risques et les filtres de sécurité prédictifs.
Souligne l’importance de la préparation aux données dans les interventions en cas de catastrophe et explore des stratégies pour combler les lacunes et les surcharges en matière d’information.
Couvre les principes fondamentaux de l'interaction homme-ordinateur et de l'interaction homme-robot, mettant l'accent sur la facilité d'utilisation, l'expérience utilisateur et l'adoption.
Explore le programme EW-MFA au niveau cantonal, couvrant la collecte de données, l'importation/exportation, les émissions, la gestion des déchets et la productivité des ressources.
Couvre la programmation des éléments de l'interface graphique à l'aide de Matlab/Octave, y compris l'interaction utilisateur et le traitement des fichiers.
Couvre la formation de régression linéaire pour trouver la meilleure ligne pour des points de données donnés, essentielle pour prédire les prix des maisons.
