Couvre l'utilisation pratique de QGIS pour l'analyse et la visualisation des données spatiales, y compris le géoréférencement des cartes historiques et la manipulation des données vectorielles.
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 l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Couvre l'analyse des flux de matières et d'énergie pour la gestion des ressources, les systèmes urbains, la transition urbaine durable et la dynamique d'utilisation des ressources.
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.
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 le métabolisme urbain, l'économie circulaire, les approches comptables et les mesures politiques pour la gestion durable des ressources dans les villes.
Couvre l'analyse des flux de matières et d'énergie pour la gestion des ressources, en se concentrant sur les méthodologies et les exemples de villes comme Vienne et Paris.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore la création de tableaux de bord dans ServiceNow, en mettant l'accent sur les avantages, la transition des pages d'accueil et des concepts importants comme les tâches et les incidents.
Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.
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.
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.
Explore les comptes de flux de matériaux à l'échelle de l'économie, en analysant les flux de matériaux dans une économie et leurs implications environnementales.
