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Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Explore les défis de santé mondiale en médecine régénérative et en éthique, en guidant les étudiants sur le développement de projets et l'évaluation critique.
Explore la gestion des fichiers et les exceptions dans la programmation Python, couvrant la lecture, l'écriture et les stratégies de gestion des erreurs.
Explore l'hébergement sur l'infrastructure XaaS et les meilleures pratiques de déploiement continu à l'EPFL, en mettant l'accent sur la sécurité, la documentation et la collaboration.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
