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 Renku, une plateforme pour la science collaborative des données, mettant l'accent sur la reproductibilité, la shareability, la réutilisabilité et la sécurité.
Découvrez la stratégie de détail 7-Eleven Japon axée sur les données pour un avantage concurrentiel et l'excellence opérationnelle, en mettant l'accent sur les systèmes informatiques, la sensibilisation à la marque et la fraîcheur des produits.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Couvre les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
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 la production, le stockage, le traitement et les dimensions de Big Data, ainsi que les défis en matière d'analyse de données, d'élasticité de l'informatique en nuage et de sécurité.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
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.
Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
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 l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
