Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
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 le traitement de flux de données avec Apache Kafka et Spark, y compris le temps d'événement vs le temps de traitement, les opérations de traitement de flux, et les jointures de flux.
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.
Couvre les progrès des systèmes d'analyse de données et le rôle de la co-conception matériel-logiciel dans l'amélioration des performances à l'ère post-Moore.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explore les données sur la consommation d'eau à Genève, y compris les graphiques sur la consommation et les pertes, les ensembles de données disponibles et les phases de traitement des données.
Couvre la vue d'ensemble des systèmes d'information, la modélisation des données, la gestion des données et la distinction entre les données et l'information.
Présente la modélisation des coûts en tant qu'outil d'innovation durable et couvre des sujets tels que les émissions de CO2 des transports et les propriétés des matériaux.
Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
Explore la qualité des données dans l'analyse du cycle de vie, couvrant le format de l'inventaire, le contrôle, les procédures de mesure, les facteurs d'incertitude et le système d'évaluation de la qualité des données.