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.
Explore l'analyse des génotypes et des variants grâce à une étude d'association à l'échelle du génome, en se concentrant sur l'association entre les variants génétiques et les phénotypes comme la hauteur.
Explore les techniques de visualisation des données, l'impact de la conception et les applications interactives pour une communication efficace de l'information.
Explore l'approche structurée de l'analyse exploratoire des données spatiales, en soulignant l'importance des cadres analytiques et du mantra de recherche visuelle.
Explore la méthodologie d'analyse des flux de matériaux à l'échelle économique et les applications dans les projets du monde réel à l'aide de carnets Jupyter.
Explore les techniques et les applications de la visualisation des données, en soulignant l'importance d'une communication efficace et d'exemples non conventionnels.
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.
Se penche sur la physialisation des données, l'expressivité, la visualisation féministe et l'équilibre entre l'exploration et l'explication de la visualisation des données.
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.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.