Introduit un cours sur l'apprentissage automatique des données comportementales à l'EPFL, couvrant les algorithmes ML, le traitement des données et l'évaluation des modèles.
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.
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
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.
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.
