Explore la fraude scientifique, l'intégrité de la recherche, des lignes directrices et des cas notables comme le scandale Schn, soulignant l'importance de maintenir l'honnêteté et le professionnalisme dans la recherche scientifique.
Explore les techniques de visualisation des données, l'impact de la conception et les applications interactives pour une communication efficace de l'information.
Explore la structure des rapports scientifiques et des expériences de titrage à base d'acide, en mettant l'accent sur l'enregistrement précis des données et une présentation claire.
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.
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.
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.