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Explore l'importance de l'analyse comparative entre les sexes dans la recherche de mise en oeuvre sur les maladies de la pauvreté, en mettant l'accent sur les objectifs transformatifs et l'inclusivité.
Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.
Explore les villes intelligentes, la collecte de données, l'optimisation de l'IA, les défis de données biaisés et la détection de foule pour la surveillance de la pollution.
Introduit un cours sur l'apprentissage automatique des données comportementales à l'EPFL, couvrant les algorithmes ML, le traitement des données et l'évaluation des modèles.
Explore la production, le stockage, le traitement et les dimensions de Big Data, ainsi que les défis en matière d'analyse de données, d'élasticité de l'informatique en nuage et de sécurité.
Introduit la modélisation de comportement à travers un exemple simple, se concentrant sur les composants de modélisation de choix et l'analyse du marché de la voiture électrique.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Introduit les résultats de la recherche de mise en oeuvre et leur pertinence dans le traitement des problèmes de mise en oeuvre indépendamment des études d'efficacité de l'intervention.
Couvre les principes fondamentaux de la science des données, l'évolution des méthodes scientifiques, le rôle d'un data scientist et l'importance des données en tant que nouveau pétrole.
Explore le programme EW-MFA au niveau cantonal, couvrant la collecte de données, l'importation/exportation, les émissions, la gestion des déchets et la productivité des ressources.
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.
Explore les défis de la publication de données préservant la vie privée, y compris les exemples de désidentification et les menaces pour la vie privée, et présente une étude de cas sur les efforts d'Airbnb pour lutter contre les pratiques racistes tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
Couvre les méthodes d'observation en sciences sociales, en mettant l'accent sur l'observation directe et indirecte, l'observation participante et l'ethnographie multi-située.
Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Déplacez-vous dans le suivi de la santé des employés, les appareils portables, les répercussions sur la vie privée et le contrôle dans les lieux de travail reliés.
