Data Analytics in Python

Essentiels
Date·s

Semestre d'automne 2022

+ Infos dates et lieu

 

Un minimum de 5 participant∙es est exigé pour que le cours ait lieu. Dans le cas contraire, le cours est annulé ou repoussé.

Frais

Aucun

Type Séminaire / Cours - 3 ECTS
Langue·s Anglais
Lieu

Université de Fribourg

Public-cible

 Étudiant·es / Chercheur·euses / Enseignant·es

Contenu

From Big Data to Machine Learning, applications based on Data Analytics have become ubiquitous over the past decades, as we truly are in the Age of Information. This course aims at providing the basis to understand and navigate autonomously the topic, from both a theoretical and practical perspective. The Python programming language will also receive significant attention, as to provide the students with tools and skillset immediately useful in the modern industrial and academic landscape, including application-oriented Machine Learning.

The course material is in English and available at all time. The students are encouraged to follow the lectures at their own pace, and start at any time. Support is provided at specific times during the academic year.

This online course offers an overarching study of Data Analytics from multiple perspectives, which will be addressed as they become needed through the course progression. The main topics are:

  • Python programming: language fundamentals, Jupyter notebooks, object-oriented programming, advanced functionalities, core libraries, debugging.
  • Handling data: data sources, defects and mitigation, access and formats, visualization.
  • Analysis: experiment design, data selection, normalization, feature selection, fundamental statistics.
  • Machine Learning: classification, regression, clustering, imputation, dimensionality reduction, with a few selected algorithms on each topic.
  • Additional Python libraries: Numpy, IPython, Pandas, Seaborn/Matplotlib, Scikit-Learn, Keras/Tensorflow.
Objectifs

This online course provides the students with the competences and skills to perform advanced Data Analysis using the Python programming language.

Prérequis

The course Python programming online is recommended but not mandatory.

Direction

Cuccu Giuseppe

Intervenant·e·s

Giuseppe Cuccu
giuseppe.cuccu@unifr.ch

Dates et lieux
Période Lieu
20.09.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
27.09.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
04.10.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
11.10.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
18.10.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
25.10.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
08.11.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
22.11.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
29.11.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
06.12.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
13.12.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
20.12.2022 de 14:15 à 16:00 Université de Fribourg
Remarques sur l'inscription

Des attestations de compétences sont délivrées sur demande des étudiant∙es pour les cours suivis.

Les étudiant∙es reçoivent 3 ECTS, s’ils, elles valident tous les modules proposés.

Pour s’inscrire à un examen il faut se connecter au portail my.unifr.ch.

Pour la reconnaissance des crédits ECTS dans leur cursus de formation, les étudiant∙es doivent, au préalable, faire une demande auprès de leur faculté, HES.

Inscription

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