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.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
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 Nexus Fusion, une plateforme pour la découverte collaborative de données et de connaissances, y compris la gestion des données, la présentation et la recherche.
Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Couvre les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
Couvertures Cartographie Web dynamique et interactive, axée sur les principes du SIG, l'architecture client-serveur, HTML, CSS, JavaScript et les bibliothèques open-source.
Couvre une cartographie dynamique et interactive sur le Web, explorant les SIG Web, les architectures client-serveur, HTML, CSS, JavaScript et les bibliothèques SIG open-source.
Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.
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.
Couvre les attributs thématiques, la classification, la représentation des données et les méthodes de discrétisation dans les systèmes d'information géographique.
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.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Par le Prof. François Golay explore les SIG, la morphologie urbaine, les défis des Twins numériques, l'analyse basée sur les données et les contributions du LASIG.
Couvre une mission de travail sur les données de querelle et d'analyse à l'aide de la bibliothèque de pandas de Python pour les ensembles de données du monde réel.
