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Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.
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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.
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.
Couvre les fondements des systèmes de base de données, y compris la modélisation des données, le traitement de l'information et les défis de la gestion d'importants volumes de 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.
