Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
Discute de la modélisation des systèmes hydrologiques, en mettant l'accent sur le routage et la rétention des inondations à l'aide d'une nouvelle base de données.
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 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.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
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.
