Explore les processus cognitifs dans l'analyse des données, en mettant l'accent sur la pensée visuelle et la simplification pour extraire des informations à partir de données.
Couvre l'utilisation pratique de QGIS pour l'analyse et la visualisation des données spatiales, y compris le géoréférencement des cartes historiques et la manipulation des données vectorielles.
Plonge dans les relations entre les troubles de l’humeur, la performance cognitive et la plasticité du cerveau en milieu urbain, en utilisant les données de cohortes médicales.
Explore l'utilisation d'extensions visuelles, telles que la réalité virtuelle et la réalité augmentée, pour améliorer l'efficacité et la communication sur le lieu de travail.
Couvre les champs d'application, les lambdas et les pandas en science des données avec Python, y compris les déclarations imbriquées, la détermination de la portée, les affectations et la manipulation des pandas.
Explore l'analyse des mesures de température quotidiennes à l'aide de techniques de traitement du signal, présentant le calcul des moyennes mobiles et révélant les tendances à long terme.
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.
Couvre les lignes directrices et les opportunités pour le Master Project (PDM) et les stages dans la section Sciences de l'environnement et de l'ingénierie de l'EPFL.
Présente des cahiers Jupyter pour l'enseignement des sciences, mettant l'accent sur la visualisation des angles et des forces dans les problèmes de physique.
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.
Introduit un cours sur la modélisation et l'optimisation des systèmes énergétiques, en soulignant l'importance d'une prise de décision éclairée et d'un travail d'équipe pour relever les défis énergétiques.
Explore les systèmes d'ingénierie à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement, en mettant l'accent sur les innovations des laboratoires à la vie quotidienne.
Explore les modèles de régression spatiale, abordant les défis d'autocorrélation spatiale et le concept de modèles de décalage spatial pour corriger les biais et améliorer la précision de l'inférence.
