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Explore le processus de réfutation de la séance de cours académique, en mettant l'accent sur l'analyse des données pour l'acceptation du papier, l'apprentissage automatique et les tests statistiques.
Explore l'analyse de mémoire postmortem à l'aide de nouvelles et de données sur les médias sociaux, en étudiant les corrélations biographiques et les modèles de mémoire.
Enquêter sur la façon dont le mois de naissance influence le succès des athlètes, analyser l'ensemble de données des athlètes japonais pour explorer les tendances dans les dates de naissance et les professions.
Explore le parcours d'un ingénieur logiciel de l'EPFL à la Cour suprême fédérale, en mettant l'accent sur la science des données, l'apprentissage automatique et l'impact de l'ingénierie logicielle.
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.
Examine les éléments fondamentaux de la gestion des données, y compris les modèles, les sources et les querelles, en soulignant l'importance de comprendre et de résoudre les problèmes de données.
Explore les principes de visualisation des données, y compris la navigation des cartes, les histogrammes, les diagrammes de dispersion, les diagrammes de boîte et l'utilisation des couleurs.
Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.
S'insère dans l'analyse de régression, en mettant l'accent sur le rôle des prédicteurs linéaires dans le rapprochement des résultats et en discutant des modèles linéaires généralisés et des techniques d'inférence causale.
Explore la collecte de données, la sélection des caractéristiques, la construction de modèles et l'évaluation des performances dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'ingénierie des caractéristiques et la sélection des modèles.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Explore la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets dans l'analyse de texte à l'aide de modèles d'apprentissage supervisé et de sacs de mots.
Explore la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments, les matrices TF-IDF, les méthodes de voisinage les plus proches, la factorisation matricielle, la régularisation, LDA, les vecteurs de mots contextualisés et BERT.
Explore la gestion des données du réseau, y compris les types de graphiques, les propriétés du réseau dans le monde réel et la mesure de l'importance des nœuds.
Couvre les fondamentaux de l'échelle vers des données massives à l'aide de Spark, en mettant l'accent sur les DDR, les transformations, les actions, l'architecture Spark, et la boîte à outils d'apprentissage automatique de Spark.
