Couvre les principes fondamentaux de la science des données, l'évolution des méthodes scientifiques, le rôle d'un data scientist et l'importance des données en tant que nouveau pétrole.
Couvre les principes fondamentaux de la science des données, en mettant l'accent sur la profondeur et l'application pratique dans l'apprentissage automatique et l'analyse de 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.
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.
Décrit le cours ME-301 sur les techniques de mesure, en se concentrant sur les principes théoriques et les applications pratiques dans les expériences d'ingénierie.
Couvre les fondamentaux de l'analyse dimensionnelle et les applications dans les problèmes scientifiques et d'ingénierie, y compris l'estimation de la taille des atomes à l'aide de l'équation de Schrdinger.
