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 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.
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 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.
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'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.
Explore l'approche structurée de l'analyse exploratoire des données spatiales, en soulignant l'importance des cadres analytiques et du mantra de recherche visuelle.
Se penche sur l'application de l'apprentissage automatique à l'amélioration de la documentation relative aux droits de l'homme et aux activités de plaidoyer à l'intention d'organisations telles que HURIDOCS.
Couvre les pratiques exemplaires et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture typique, les défis et les technologies utilisés pour y remédier.
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.
Discute des techniques de visualisation des données, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs principes pour une communication efficace d'informations complexes.
Explore les techniques de visualisation des données, l'impact de la conception et les applications interactives pour une communication efficace de l'information.
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.
