Présente le MUK sur la technologie, la transformation numérique et l'action humanitaire, en mettant l'accent sur l'utilisation responsable de la technologie dans le secteur humanitaire.
Présente des présentations de projets MFA intermédiaires, des logiciels STAN et UMBERTO, des stocks de matériaux, des typologies de bâtiments et des flux miniers urbains.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
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 bases logicielles, les données et la transformation numérique, y compris les étapes de développement de logiciels et les solutions open source.
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 les distinctions en humanités numériques, en se concentrant sur les ensembles de données culturelles et les implications de la taille des données.
Examine les éléments fondamentaux de la gestion des données, y compris les modèles, les sources et les querelles, en soulignant l'importance de comprendre et de résoudre les problèmes de 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.
Plonge dans les humanités numériques, en se concentrant sur la définition des grands ensembles de données culturelles et les différentes dimensions de la bigness des données.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
