Explore l'approche structurée de l'analyse exploratoire des données spatiales, en soulignant l'importance des cadres analytiques et du mantra de recherche visuelle.
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 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.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Explore les techniques et les applications de la visualisation des données, en soulignant l'importance d'une communication efficace et d'exemples non conventionnels.
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.
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 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.
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 les principes et les techniques de visualisation des données, en mettant l'accent sur la narration, la détection d'anomalies et la communication efficace des résultats.
Explore la méthodologie d'analyse des flux de matériaux à l'échelle économique et les applications dans les projets du monde réel à l'aide de carnets Jupyter.
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.
