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Visualisation des données : principes et pratiques

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.

Visualisation des données : Techniques et applications

Explore les techniques et les applications de la visualisation des données, en soulignant l'importance d'une communication efficace et d'exemples non conventionnels.

Introduction à l'analyse des données appliquées

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.

Visualisation de données : Graphiques Excel

Couvre les bases de la création et de la personnalisation de graphiques dans Excel.

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Souligne l'importance des techniques et des pratiques de visualisation des données pour une analyse et une communication efficaces des données.

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.

Data Wrangling avec Hive : gérer efficacement le Big Data

Couvre les techniques de querelles de données en utilisant Apache Hive pour une gestion efficace des big data.

Questions relatives aux données dans le domaine de la recherche

Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.

Supervision : Célébration de l'histoire des thèses doctorales de l'EPFL

Explore l'histoire des thèses doctorales de l'EPFL, la visualisation des données et l'approche innovante D3.

Big Data: Meilleures pratiques et lignes directrices

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.

Analyse de la pollution atmosphérique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

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Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.

Introduction à l'apprentissage automatique: Aperçu du cours et bases Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.

Techniques d'analyse de données: Amplitude Shift Keying et méthodes graphiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la saisie par décalage d'amplitude et diverses techniques d'analyse de données à l'aide de Jupyter Notebooks.

Analyse des données sur la pollution atmosphérique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.

Modèles de mélange gaussien : Classification des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.

Représentations et traitement des données dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les représentations de données et les techniques de traitement essentielles pour des algorithmes d'apprentissage automatique efficaces.

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Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.

Historique numérique et presse numérique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans le « virage numérique » de l'histoire, en examinant la recherche historique à l'aide de journaux numérisés et en explorant la réutilisation du texte, l'intégration des mots et la visualisation des données.