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'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 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.
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.
Explore les techniques de visualisation des données, l'impact de la conception et les applications interactives pour une communication efficace de l'information.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
