Explore les techniques de visualisation des données, l'impact de la conception et les applications interactives pour une communication efficace de l'information.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
Explore l'évaluation environnementale systémique, l'analyse nationale des flux de matériaux et le développement d'un tableau de bord du métabolisme urbain pour Zurich à l'aide de données ouvertes.
Explore la préparation des données pour l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la conversion numérique et les techniques efficaces de visualisation des données.
Présente une démo sur la virtualisation adaptative des données dans SmartDataLake, mettant l'accent sur l'assemblage de profils d'entreprise et l'exécution de requêtes de joint à travers les ensembles de données.
Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Se penche sur la physialisation des données, l'expressivité, la visualisation féministe et l'équilibre entre l'exploration et l'explication de la visualisation des données.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.
Explore les paramètres de simulation hydroacoustique, la modélisation des oscillations de masse et les erreurs de validation dans les installations hydroélectriques.