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.
Explore l'autocorrélation, la périodicité et les corrélations fallacieuses dans les données de séries chronologiques, en soulignant l'importance de comprendre les processus sous-jacents et de mettre en garde contre les erreurs d'interprétation.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore les jalons de la Clean Air Act des États-Unis, le programme de lutte contre les pluies acides, les stratégies de réduction des émissions et les réductions importantes réalisées.
Explore la présence et les effets historiques du dioxyde de soufre dans l'atmosphère, en couvrant les sources, les impacts sur la santé et l'environnement, les émissions des fonderies de métaux et les stratégies de réduction.
Explore les techniques avancées de modélisation de la qualité de l'air pour aborder les questions de santé et de climat, en mettant l'accent sur l'interconnexion de la pollution atmosphérique et des changements climatiques.
Présente la composition atmosphérique, en se concentrant sur les cycles géochimiques, les durées de vie atmosphériques et les impacts des gaz et des aérosols sur la santé et le climat.
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.
Couvre les instruments fondés sur le marché pour la réduction des émissions et leur efficacité à minimiser les coûts entre les différentes sources d'émissions.
