Explore les techniques d'imagerie par télédétection, couvrant les orbites, les interactions électromagnétiques, les caractéristiques des films, les capteurs numériques et les exemples d'imagerie satellitaire.
Explore les infrastructures d'observation de la Terre, en mettant l'accent sur le rôle des données dans la prise de décisions fondées sur des faits et en montrant diverses charges utiles d'observation de la Terre.
Discute des principes de la télédétection, en se concentrant sur les interactions entre le rayonnement électromagnétique et la surface et l'atmosphère de la Terre.
Explore les effets radiométriques de la télédétection, y compris la perte d'exposition, la réflectance bidirectionnelle et les applications dans les études environnementales.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Étudier la mesure et l'opérationnalisation des résultats dans la gestion de la fièvre chez les enfants de moins de cinq ans au moyen d'exemples et d'approches de collecte de données.
Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.
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.
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.
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.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
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.