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 les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.
Explore les données sur la consommation d'eau à Genève, y compris les graphiques sur la consommation et les pertes, les ensembles de données disponibles et les phases de traitement des données.
Couvre les projets d'histoire numérique, les relations sociales dans la recherche, les défis de prétraitement des données et les outils d'analyse de réseau.
Explore les possibilités de transformation numérique, les mégadonnées, l'analyse et les innovations technologiques dans le domaine des affaires et de la recherche.
Explore la diffusion totale et l'analyse PDF dans la science des matériaux, couvrant la synthèse in situ, les techniques d'analyse de données et les applications dans les systèmes hôte-invité.
Explore l'évaluation environnementale systémique, l'analyse nationale des flux de matériaux et le développement d'un tableau de bord du métabolisme urbain pour Zurich à l'aide de données ouvertes.
Présentation d'Apache Spark, couvrant son architecture, ses RDD, ses transformations, ses actions, sa tolérance aux pannes, ses options de déploiement et ses exercices pratiques dans les blocs-notes Jupyter.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
