Séance de cours

Réplication de l'analyse des données et extension créative

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Dans cours

CS-401: Applied data analysis

This 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.) ...

Description

Cette séance de cours couvre un projet divisé en deux parties: répliquer l'analyse de données à partir d'un article scientifique individuellement et étendre l'analyse dans un groupe. Il comprend des détails sur la structure du projet, le classement et les délais. Les étudiants résument et répliquent les documents attribués, préparent des rapports et proposent des extensions. La séance de cours souligne l'importance de la réplication dans l'acquisition de compétences en méta-science des données et en pensée critique.

Enseignant·e·s (2)

Robert West

Robert West is a tenure-track assistant professor of computer science at EPFL, where he heads the Data Science Lab. In his research, he develops and applies techniques in machine learning, computational social science, natural language processing, social network analysis, and data mining. Bob also collaborates closely with the Wikimedia Foundation, in his role as a Wikimedia Research Fellow. Bob’s work has won several awards, including best/outstanding paper awards at ICWSM’21, ICWSM’19, and WWW’13, a best-paper runner-up award at WWW’16, a Google Faculty Research Award, a Facebook Research Award, a Hewlett-Packard Graduate Fellowship, and a Facebook Graduate Fellowship. He is actively involved in the research community, e.g., as an Associate Editor of ICWSM and EPJ Data Science and as a co-founder of the Wiki Workshop (held at WWW and ICWSM) and the Applied Machine Learning Days. Bob received his PhD in Computer Science from Stanford University, his MSc from McGill University, Canada, and his undergraduate degree from Technische Universität München, Germany.[Last updated: 25 Aug 2021]

Maria Brbic

Maria Brbic is an assistant professor in computer science at EPFL. Prior to joining EPFL, Maria was a postdoctoral researcher in Computer Science at Stanford University working with Jure Leskovec. She received her PhD degree from University of Zagreb in 2019, while also researching at Stanford University and University of Tokyo. Her research was awarded with the Fulbright Scholarship, L’Oreal UNESCO for Women in Science Scholarship, Branimir Jernej award for outstanding publication in biology and biomedicine, and Josip Loncar Silver Plaque award for the best doctoral dissertation. She has been named a Rising Star in EECS by MIT in 2021. Her research is focused on developing new machine learning methods and applying her methods to advance biomedical research.

Source officielle

Concepts associés (30)

Gestion de projet

La gestion de projet, est l'ensemble des activités visant à organiser le bon déroulement d’un projet et à en atteindre les objectifs en temps et en heures selon les objectifs visés. Elle consiste à appliquer les méthodes, techniques, et outils de gestion spécifiques aux différentes étapes du projet, de l'évaluation de l'opportunité jusqu'à l'achèvement du projet. Cette activité porte également le nom de conduite de projet, pilotage de projet, ingénierie de projet, ou encore management de projet.

Gestion du temps

La gestion du temps est la discipline qui cherche à organiser et optimiser l'emploi du temps d'un 'individu (ex : gestion du temps ou d'un agenda personnel) où à l'échelle d'un groupes, voire de grandes collectivités. Selon un memorandum européen réclamant un droit au temps pour tous (publié par Zeitpolitik, happés par un quotidien souvent stressant et empli d'un nombre croissant de médias et sollicitations non désirées et difficiles à contrôler ou éviter, .

Organigramme des tâches du projet

Un organigramme des tâches du projet (OTP) ou structure de découpage du projet (SDP), ou encore work breakdown structure (WBS) (en anglais), est une décomposition hiérarchique des travaux nécessaires pour réaliser les objectifs d'un projet. Elle a pour but d’aider à organiser le projet, en définissant la totalité de son contenu et en servant de référence pour planifier les activités et établir le budget prévisionnel. Elle est également utilisée pour guider la gestion des risques, ou identifier les acquisitions nécessaires.

Structure de décomposition du produit

La structure de décomposition du produit (SDP), ou organigramme technique de produit (OTP), ou encore product breakdown structure (PBS) (en anglais) est en gestion de projet la décomposition hiérarchique des produits à réaliser lors d'un projet. Cette décomposition fournit une liste exhaustive et hiérarchisée (sous forme d’organigramme en arbre) du produit final et des produits intermédiaires qui le composent. Cet outil est utilisé pour la technique de planification de projets basée sur les produits (ou livrables).

Logiciel de gestion de projets

Les logiciels de gestion de projets sont des logiciels ayant pour objectif de faciliter le travail de gestion de projet. Le travail des logiciels de gestion de projet est généralement d'automatiser des tâches de sauvegarde et/ou de la gestion du temps. Par exemple, les systèmes de gestion de versions, ou les systèmes de gestion de configuration enregistrent différents états d'un projet et gardent une trace de la date de modification.

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Séances de cours associées (64)

L'essentiel de la science des 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.

Essentiels de la gestion de projet : portée, temps et coût

Couvre les aspects essentiels de la gestion de projet comme la portée, le temps et les coûts, ainsi que l'affectation des ressources, l'optimisation des calendriers et la gestion des risques.

Introduction à la ML pour les données comportementales

Couvre les approches d'apprentissage automatique pour la personnalisation et leur application dans le monde réel, en mettant l'accent sur les devoirs, les projets et les commentaires.

Introduction à l'analyse des données appliquées

Introduit le cours d'analyse de données appliquées, en mettant l'accent sur les outils de science des données et le travail de projet.

Big Data: Meilleures pratiques et lignes directrices

Couvre les pratiques exemplaires et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture typique, les défis et les technologies utilisés pour y remédier.

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Organigramme des tâches du projet

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