HUM-471: Economic growth and sustainability IThis course examines growth from various angles: economic growth, growth in the use of resources, need for growth, limits to growth, sustainable growth, population growth. Although grounded in economics, it takes up elements from many other disciplines. ...
ENG-209: Data science for engineers with PythonCe cours propose une immersion progressive et complète dans le domaine de la Data Science à travers le langage Python. Il guide les étudiants depuis la manipulation de données brutes jusqu'à la modélisation et l'extraction de connaissances utiles à partir ...
MATH-101(g): Analysis IÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles d'une variable. ...
BIO-105: Cellular biology and biochemistry for engineersBasic course in biochemistry as well as cellular and molecular biology for non-life science students enrolling at the Master or PhD thesis level from various engineering disciplines. It reviews essential notions necessary for a training in biology-related ...
HUM-275: Human evolutionary biologyLa psychologie évolutionniste est une discipline située au carrefour de la biologie, de la psychologie, de l'anthropologie, des sciences sociales et naturelles qui examine les traits psychologiques et les comportements humains dans une perspective évolutio ...
COM-406: Foundations of Data ScienceWe discuss a set of topics that are important for the understanding of modern data science but that are typically not taught in an introductory ML course. In particular we discuss fundamental ideas and techniques that come from probability, information the ...
CS-401: Applied data analysisThis course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the data science world (pandas, scikit-learn, Spark, etc.) ...
HUM-369: Digital humanitiesCe cours explore comment les Humanités se transforment à l'ère de l'intelligence artificielle et des données massives. Chaque séance aborde le futur d'une discipline. Les étudiants développent un prototype numérique (Vibe coding) pour accelerer la recherch ...
BIO-109: Introduction to life sciences (for IC)Ce cours présente les principes fondamentaux à l'œuvre dans les organismes vivants. Autant que possible, l'accent est mis sur les contributions de l'Informatique aux progrès des Sciences de la Vie. ...
BIO-320: Morphology ICe cours est une préparation intensive à l'examen d'entrée en 3ème année de Médecine. Les matières enseignées sont la morphologie macroscopique (anatomie), microscopique (histologie) du corps humain. La matière est présentée dans une perspective médicale s ...
ENG-436: Food biotechnologyThe course will deliver basic knowledge on the principles of food fermentation and enzyme technology. The course will also present benefits that food biotechnology can bring in terms of Nutrition & Health and Sustainability. ...
CS-119(h): Information, Computation, CommunicationL'objectif de ce cours est d'initier les étudiants à la pensée algorithmique, de les familiariser avec les fondamentaux de l'informatique et des communications et de développer une première compétence en programmation avec le langage Python. ...
MATH-106(f): Analysis IIÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs
variables. ...
BIO-455: Introduction to law and ethicsThe aim of this course is to introduce students to the basic legal and ethical concepts relevant to research in the life sciences and its translational application, and to provide them with the essential tools to identify legal and ethical issues in their ...
AR-502: The origins of domestic spaceThe course is part of a three-year trajectory dedicated to a comprehensive history of domestic space. This year the course will be devoted to the origins of domestic space, from hunter-gatherer forms of life to the rise of private property. ...
DH-406: Machine learning for DHThis course aims to introduce the basic principles of machine learning in the context of the digital humanities. We will cover both supervised and unsupervised learning techniques, and study and implement methods to analyze diverse data types, such as imag ...
