Structuration de l'analyse exploratoire des données spatiales
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore les processus cognitifs dans l'analyse des données, en mettant l'accent sur la pensée visuelle et la simplification pour extraire des informations à partir de données.
Introduit une analyse exploratoire des données en santé environnementale, couvrant sa définition, ses techniques et ses applications dans l'analyse des données géoréférencées sur la santé.
Couvre l'utilisation pratique de QGIS pour l'analyse et la visualisation des données spatiales, y compris le géoréférencement des cartes historiques et la manipulation des données vectorielles.
Explore l'utilisation de l'esthétique, des métaphores visuelles, de la lisibilité et de l'intégrité des données pour créer des représentations visuelles efficaces.
Plonge dans les relations entre les troubles de l’humeur, la performance cognitive et la plasticité du cerveau en milieu urbain, en utilisant les données de cohortes médicales.
Explore l'utilisation d'extensions visuelles, telles que la réalité virtuelle et la réalité augmentée, pour améliorer l'efficacité et la communication sur le lieu de travail.
Couvre les champs d'application, les lambdas et les pandas en science des données avec Python, y compris les déclarations imbriquées, la détermination de la portée, les affectations et la manipulation des pandas.
