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Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
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.
Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.
Explore l'évaluation environnementale systémique, l'analyse nationale des flux de matériaux et le développement d'un tableau de bord du métabolisme urbain pour Zurich à l'aide de données ouvertes.
