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.
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.
Explore les techniques de visualisation des données, l'impact de la conception et les applications interactives pour une communication efficace de l'information.
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 l'évaluation environnementale systémique, l'analyse nationale des flux de matériaux et le développement d'un tableau de bord du métabolisme urbain pour Zurich à l'aide de données ouvertes.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
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Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
Couvre la tâche d'analyse des données du NABEL, en mettant l'accent sur les compétences en analyse des données et le formatage des rapports pour les concentrations de pollution atmosphérique et la météorologie.
Explore la répartition de la propriété à Genève, en mettant l'accent sur la concentration de la richesse dans les zones urbaines et l'importance de la propriété publique dans les régions périphériques.
Couvre les fondamentaux de la chimie quantique, en mettant l'accent sur la théorie de l'orbite moléculaire et la conservation de l'équivalence orbitale.