Explore l'intégration de diverses théories éducatives dans la conception pédagogique, en soulignant l'importance de la variété et des concepts d'emprunt.
Introduit une architecture axée sur l'entreprise et le service, mettant l'accent sur la compréhension de quoi et pourquoi construire, plutôt que sur la façon de le faire.
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 variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.
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.
Détermine l'efficacité et les défis de l'apprentissage collaboratif, en soulignant l'importance des interactions et de la conception.
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