Introduit la géomatique en mettant l'accent sur la diversité et l'inclusion dans l'ingénierie, en mettant l'accent sur le travail pratique et la collaboration pour l'analyse spatiale.
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.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Couvre les attributs thématiques, la classification, la représentation des données et les méthodes de discrétisation dans les systèmes d'information géographique.
Se penche sur les défis de l'urbanisme à Touba, au Sénégal, en mettant l'accent sur les transports et le développement urbain, en proposant des solutions pour améliorer la mobilité et les infrastructures.
Couvre les interactions entre les couches vectorielles dans le SIG, y compris les propriétés géométriques, l'arrangement spatial, l'autocorrélation, les modèles d'altitude et les équivalents SQL.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
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.
