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.
Déplacez-vous dans le « virage numérique » de l'histoire, en examinant la recherche historique à l'aide de journaux numérisés et en explorant la réutilisation du texte, l'intégration des mots et la visualisation des données.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
Explore l'évolution de l'analyse des données à l'IA et au ML, en mettant l'accent sur les mégadonnées, l'apprentissage automatique et l'interaction avec les médias sociaux.
Couvre les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
Explore l'extraction de texte en neuroinformatique pour extraire les données de connectivité cérébrale et annoter les paramètres du modèle de la littérature scientifique.
Explore la vue d'ensemble, la justification et les stratégies de la neuroscience de simulation, en mettant l'accent sur les défis de la reconstruction et de la simulation du cerveau.
