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Séance de cours

Réflexions de carrière

Dans cours

CS-401: Applied data analysis

This course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the data science world (pandas, scikit-learn, Spark, etc.) ...

Description

Cette séance de cours d’Isabela Constantin revient sur son parcours professionnel, de l’EPFL à Microsoft Research, en soulignant l’importance de la réflexion personnelle et de l’expérimentation dans la prise de décision professionnelle. Isabela partage ses expériences, ses défis et ses idées, encourageant le public à aborder leur carrière comme des projets de recherche à long terme.

Enseignant·e·s (2)

Robert West

Robert West is a tenure-track assistant professor of computer science at EPFL, where he heads the Data Science Lab. In his research, he develops and applies techniques in machine learning, computational social science, natural language processing, social network analysis, and data mining. Bob also collaborates closely with the Wikimedia Foundation, in his role as a Wikimedia Research Fellow. Bob’s work has won several awards, including best/outstanding paper awards at ICWSM’21, ICWSM’19, and WWW’13, a best-paper runner-up award at WWW’16, a Google Faculty Research Award, a Facebook Research Award, a Hewlett-Packard Graduate Fellowship, and a Facebook Graduate Fellowship. He is actively involved in the research community, e.g., as an Associate Editor of ICWSM and EPJ Data Science and as a co-founder of the Wiki Workshop (held at WWW and ICWSM) and the Applied Machine Learning Days. Bob received his PhD in Computer Science from Stanford University, his MSc from McGill University, Canada, and his undergraduate degree from Technische Universität München, Germany.[Last updated: 25 Aug 2021]

Maria Brbic

Maria Brbic is an assistant professor in computer science at EPFL. Prior to joining EPFL, Maria was a postdoctoral researcher in Computer Science at Stanford University working with Jure Leskovec. She received her PhD degree from University of Zagreb in 2019, while also researching at Stanford University and University of Tokyo. Her research was awarded with the Fulbright Scholarship, L’Oreal UNESCO for Women in Science Scholarship, Branimir Jernej award for outstanding publication in biology and biomedicine, and Josip Loncar Silver Plaque award for the best doctoral dissertation. She has been named a Rising Star in EECS by MIT in 2021. Her research is focused on developing new machine learning methods and applying her methods to advance biomedical research.

Source officielle

Concepts associés (13)

Carrière (ressources humaines)

The career is an individual's metaphorical "journey" through learning, work and other aspects of life. There are a number of ways to define career and the term is used in a variety of ways. The Oxford English Dictionary defines the word "career" as a person's "course or progress through life (or a distinct portion of life)". This definition relates "career" to a range of aspects of an individual's life, learning, and work. "Career" is also frequently understood to relate to the working aspects of an individual's life - as in "career woman", for example.

Développement personnel

Le développement personnel est un ensemble hétéroclite de pratiques, appartenant à divers courants de pensées, qui ont pour objectif l'amélioration de la connaissance de soi, la valorisation des talents et potentiels, l'amélioration de la qualité de vie, la réalisation de ses aspirations et de ses rêves. Le développement personnel n'est toutefois pas une sorte de psychothérapie et résulte d'influences multiples.

Apprentissage

L’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.

Experiential learning

Experiential learning (ExL) is the process of learning through experience, and is more narrowly defined as "learning through reflection on doing". Hands-on learning can be a form of experiential learning, but does not necessarily involve students reflecting on their product. Experiential learning is distinct from rote or didactic learning, in which the learner plays a comparatively passive role. It is related to, but not synonymous with, other forms of active learning such as action learning, adventure learning, free-choice learning, cooperative learning, service-learning, and situated learning.

Styles d'apprentissage

Les styles d’apprentissage constituent une gamme de théories concurrentes et contestées qui, à partir d’un concept commun selon lequel les apprenants diffèreraient dans la façon d’acquérir leur connaissances, vise à tenir compte desdites différences d’acquisition supposées chez les apprenants. Bien que ces diverses théories divergent dans leurs vues sur la façon dont lesdits styles doivent être définis et classés, ces théories suggèrent que tous les apprenants pourraient être étiquetés en fonction d’un « style » d’apprentissage particulier comme « visuel », « auditif », « kinesthésique », « tactile », etc.

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Séances de cours associées (11)

Acquérir des données pour l'apprentissage

Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.

Acquérir des données pour l'apprentissage : approches et défis modernes

Explore les approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.

Configuration spatiale et enseignement

Explore l'impact de la configuration spatiale sur l'enseignement des interactions dans les salles de classe, l'analyse de la disposition des sièges et des mouvements des enseignants.

Sans titre

Learning and Adaptive Control for Robots: SEDS & LPV-DS

Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots à travers SEDS et LPV-DS, mettant l'accent sur la stabilité, la dynamique non linéaire et l'optimisation.

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Concepts associés (13)

Carrière (ressources humaines)

Développement personnel

Apprentissage

Experiential learning

Styles d'apprentissage

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