Couvre les principes et les techniques de visualisation des données, en mettant l'accent sur la narration, la détection d'anomalies et la communication efficace des résultats.
Déplacez-vous dans le « virage numérique » de l'histoire, en examinant la recherche historique à l'aide de journaux numérisés et en explorant la réutilisation du texte, l'intégration des mots et la visualisation des données.
Couvre les principes fondamentaux de la science des données, en mettant l'accent sur la profondeur et l'application pratique dans l'apprentissage automatique et l'analyse de données.
Explore les techniques et les applications de la visualisation des données, en soulignant l'importance d'une communication efficace et d'exemples non conventionnels.
Explore les techniques de visualisation scientifique et les applications pour comprendre les phénomènes physiques et communiquer efficacement les résultats.
Explore l'utilisation d'extensions visuelles, telles que la réalité virtuelle et la réalité augmentée, pour améliorer l'efficacité et la communication sur le lieu de travail.
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Explore les différences de communication entre la musique et le langage, les modèles d'émotion et la façon dont les émotions peuvent être mesurées dans la musique.
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.
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'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.
Couvre les principes fondamentaux de la science des données, l'évolution des méthodes scientifiques, le rôle d'un data scientist et l'importance des données en tant que nouveau pétrole.
Explore le calcul parallèle dans CFD, en mettant l'accent sur sa mise en œuvre dans Fluent et les techniques de visualisation pour l'interprétation des données scientifiques.
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Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
