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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 couvre la configuration de l'environnement, les bases de Git et une introduction à Jupyter Notebook. Il comprend également de bonnes pratiques de codage et des devoirs optionnels. Les diapositives guident la configuration de Git, les fonctionnalités de Jupyter Notebook et des exemples pratiques d'utilisation de Jupyter pour le codage et la visualisation.

Enseignant·e·s (2)

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.

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]

Source officielle

Concepts associés (29)

IPython

IPython est un terminal interactif, ou shell, pour le langage de programmation Python qui propose des fonctionnalités telles que l'introspection, une syntaxe additionnelle, la complétion et un historique riche. En 2014, la communauté de développement décide de scinder le projet en deux : la partie spécifique au langage Python reste dans le projet IPython ; la partie indépendante du langage passe dans un nouveau projet nommé Jupyter (pour Julia, Python, R). La version 3.0 est la dernière version « monolithique » d'IPython.

Gestion de versions

thumb|Exemple d'arbre de gestion de versions La gestion de versions ( ou revision control) consiste à gérer l'ensemble des versions d'un ou plusieurs fichiers (généralement en texte). Essentiellement utilisée dans le domaine de la création de logiciels, elle concerne surtout la gestion des codes source. Cette activité étant fastidieuse et relativement complexe, un appui logiciel est presque indispensable. À cet effet, il existe différents logiciels de gestion de versions qui, bien qu'ayant des concepts communs, apportent chacun leur propre vocabulaire et leurs propres usages.

Distributed version control

In software development, distributed version control (also known as distributed revision control) is a form of version control in which the complete codebase, including its full history, is mirrored on every developer's computer. Compared to centralized version control, this enables automatic management branching and merging, speeds up most operations (except pushing and pulling), improves the ability to work offline, and does not rely on a single location for backups.

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.

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.

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Séances de cours associées (32)

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'apprentissage automatique: Aperçu du cours et bases

Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.

Contrôle de version distribué avec Git

Explore le contrôle de version distribué de Git, couvrant la résolution des conflits, la gestion de la collaboration et la fusion dans des projets logiciels.

Analyse des données sur la pollution atmosphérique

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.

Système de contrôle de version: Bases et flux de travail

Introduit les bases des systèmes de contrôle de version, en mettant l'accent sur les opérations Git et les stratégies de branchement.

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Concepts associés (29)

IPython

Gestion de versions

Distributed version control

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