Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Séance de cours

Introduction à l'analyse des données appliquées

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 présente le cours Applied Data Analysis, axé sur les outils, les principes et les méthodes de la science des données. Les sujets abordés comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la visualisation des données et le travail de projet. Les étudiants apprendront à mener des projets de science des données à part entière du début à la fin.

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 (32)

Analyse des données

L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.

Science des données

La science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.

Projet (management)

Un projet est — en management d'entreprise — un ensemble finalisé d’activités et d’actions entreprises par une « équipe projet » sous la responsabilité d'un chef de projet dans le but de répondre à un besoin défini par un contrat dans des délais fixés et dans la limite d'une enveloppe budgétaire allouée. Comme exemple de projets célèbres, on peut citer le « projet Manhattan ».

Gestion de projet

La gestion de projet, est l'ensemble des activités visant à organiser le bon déroulement d’un projet et à en atteindre les objectifs en temps et en heures selon les objectifs visés. Elle consiste à appliquer les méthodes, techniques, et outils de gestion spécifiques aux différentes étapes du projet, de l'évaluation de l'opportunité jusqu'à l'achèvement du projet. Cette activité porte également le nom de conduite de projet, pilotage de projet, ingénierie de projet, ou encore management de projet.

Visualisation de données

vignette|upright=2|Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813, par Charles Minard, 1869. La visualisation des données (ou dataviz ou représentation graphique de données) est un ensemble de méthodes permettant de résumer de manière graphique des données statistiques qualitatives et surtout quantitatives afin de montrer les liens entre des ensembles de ces données. Cette fait partie de la science des données.

Afficher plus

Séances de cours associées (39)

L'essentiel de la science des données

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.

Science collaborative des données : outils et techniques

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.

Introduction à l'analyse des données appliquées

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.

Data Wrangling avec Hive : gérer efficacement le Big Data

Couvre les techniques de querelles de données en utilisant Apache Hive pour une gestion efficace des big data.

Fondamentaux de la science des données

Couvre les principes fondamentaux de la science des données, en mettant l'accent sur la profondeur et l'application pratique dans l'apprentissage automatique et l'analyse de données.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Visualisation de données

Afficher plus