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.
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'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 Google Analytics 4 et des guides sur la configuration pour les sites WordPress, mettant l'accent sur les différences clés et le suivi des événements.
Examine les éléments fondamentaux de la gestion des données, y compris les modèles, les sources et les querelles, en soulignant l'importance de comprendre et de résoudre les problèmes de 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.
Couvre les méthodes expérimentales, la pensée critique, la fraude scientifique et l'importance du doute dans la science, en utilisant divers exemples pour illustrer des concepts clés.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des 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.
Explore la structure des rapports scientifiques et des expériences de titrage à base d'acide, en mettant l'accent sur l'enregistrement précis des données et une présentation claire.
Explore l'élaboration d'un modèle de données pour les cas d'utilisation scientifique et l'importance du suivi de l'origine et de l'utilisation des données.
Explore l'évolution de l'analyse des données à l'IA et au ML, en mettant l'accent sur les mégadonnées, l'apprentissage automatique et l'interaction avec les médias sociaux.
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.
