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 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.
Explore l'importance de la reproductibilité dans la science des données et présente Renku, une plate-forme pour la gestion de projets axés sur les données.
Déplacez-vous dans les caractéristiques et les bienfaits pour la santé d'Akkermansia muciniphila, une bactérie trouvée dans l'intestin, et discutez des solutions de santé futures basées sur ses propriétés uniques.
Couvre des rapports de personnalisation et de suivi UTM dans Google Analytics 4, explorant des rapports standard et d'exploration pour comprendre le comportement des utilisateurs.
Explore le flou, les oracles de bogues, les revues de codes et les techniques de test automatisé, soulignant l'importance de la désinfection pour détecter les défauts.
Explore les défis et les solutions pour gérer la dose d'électrons en microscopie, en soulignant l'importance d'un suivi et d'une analyse précis des doses.
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.
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.
Déplacez-vous dans la culture, une approche computationnelle de l'étude des tendances culturelles par l'analyse quantitative des données textuelles numérisées.
Explore les archives de presse numérisées, les défis du traitement des données textuelles, les méthodologies pour le travail de groupe et l'impact sociétal des humanités numériques.