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Couvre les projets d'histoire numérique, les relations sociales dans la recherche, les défis de prétraitement des données et les outils d'analyse de réseau.
Présente les bases du traitement de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets.
Déplacez-vous dans le Big Data en neurosciences, en analysant les grands ensembles de données et en abordant les défis de l'organisation, de la normalisation, de l'intégration et de la visualisation des données.
Explore l'extraction de texte de données à longue queue dans les neurosciences et la connectivité cérébrale, y compris la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction de la concentration de protéines et la comparaison des matrices de connectivité.
Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.
Souligne l’importance de la préparation aux données dans les interventions en cas de catastrophe et explore des stratégies pour combler les lacunes et les surcharges en matière d’information.
Introduit le cours sur les systèmes d'information distribués, en mettant l'accent sur les concepts clés et les outils pratiques pour le traitement des données.
