Explore l'importance de la surveillance de l'environnement, des méthodes traditionnelles, des progrès récents et de l'intégration de la biologie dans les systèmes de surveillance.
Introduit le programme de recherche suisse axé sur l'ingénierie de systèmes à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement.
Explore les systèmes d'ingénierie à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement, en mettant l'accent sur les innovations des laboratoires à la vie quotidienne.
Discute des systèmes d'ingénierie à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement, mettant en évidence l'innovation des laboratoires à la vie quotidienne.
Découvrez comment notre environnement de vie affecte notre santé et le rôle des politiques publiques dans la promotion de l'égalité des chances en matière de santé.
Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.
Couvre l'ingénierie de systèmes à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement, en mettant l'accent sur la prise en compte de l'innovation des laboratoires à la vie quotidienne.
Discute de l'ingénierie des systèmes à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement, en mettant l'accent sur l'innovation et la mise à l'essai de nouvelles technologies.
Explore le programme de recherche suisse Nano-Tera et son impact sur les systèmes d'ingénierie à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement.
Couvre les concepts fondamentaux en probabilité et en statistiques, en mettant l'accent sur les techniques d'analyse de données et la modélisation statistique.
Explore l'importance de l'analyse comparative entre les sexes dans la recherche de mise en oeuvre sur les maladies de la pauvreté, en mettant l'accent sur les objectifs transformatifs et l'inclusivité.
Offre un aperçu du programme Nanotera, en mettant l'accent sur la collaboration interdisciplinaire et le transfert de technologie par le biais de doctorants.
Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.
