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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 défis de sécurité informatique, les systèmes de stockage d'objets, la transition de gestion du site, le déploiement de la sécurité du réseau et la gestion de portefeuilles de projets à l'EPFL.
Discute des systèmes de fichiers, en mettant l'accent sur l'organisation des données, les techniques d'indexation et leur impact sur les performances de la base de données.
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Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
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.
Explore la modélisation métabolique à laide de modèles TFA et cinétiques, couvrant la simulation de croissance, les compromis nutritifs, lanalyse phénotypique et lintégration métabolomique.