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.
Couvre les défis des systèmes d'information distribués, y compris l'autonomie, l'hétérogénéité, l'évaluation de la confiance et la protection de la vie privée.
Couvre la mise en œuvre d'un système d'information pour la gestion des trajectoires de taxi, y compris le filtrage des données, la création de modèles de trajectoire et la comparaison des performances.
Couvre les projets d'histoire numérique, les relations sociales dans la recherche, les défis de prétraitement des données et les outils d'analyse de réseau.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
