Applied Data Analytics
Résumé de la formation
This course provides essential techniques, methodologies, and practical skills needed to extract meaningful insights from data. It is designed to be beneficial for a diverse range of doctoral students from various faculties at the UPCité. Key topics covered in the course include data science, data analytics, machine learning, deep learning, and data mining.
Format of lectures
The course will take place over a dedicated week in the fall, running from Monday to Friday in the mornings, from 10:00 AM to 13:00 PM, totalling approximately 15 hours. Instruction will be delivered through a combination of slides, Google Colab exercises, and questionnaires. On the final day, students will have the opportunity to present the analysis challenges related to their theses. The course will be conducted via Zoom.
Programme
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Monday 17/11/25 |
Tuesday 18/11/25 |
Wednesday 19/11/25 |
Thursday 20/11/25 |
Friday 21/11/25 |
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10h00-11h20 Introduction |
10h00-11h20 Classic supervised Learning |
10h00-11h20 Classic Supervised Learning Regression |
10h00-11h20 Neural Networks |
10h00-11h20 Unsupervised Learning & Generative Models |
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11h20-11h30 Break and Poll ☕ |
11h20-11h30 Break and Poll ☕ |
11h20-11h30 Break and Poll ☕ |
11h20-11h30 Break and Poll ☕ |
11h20-11h30 Break and Poll ☕ |
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11h30-13h00 Data preparation |
11h30-13h00 Classic supervised Classification |
11h30-13h00 Notebooks |
11h30-13h00 Deep Learning
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11h30-13h00 Students present their data analysis challenges |
Formateurs et formatrices
Yvonne BECHERINI
Email (contact pédagogique) : yvonne.becherini@u-paris.fr
Informations pratiques
La formation se tiendra du 17 novembre 2025 au 21 novembre 2025 en distanciel
Public
Doctorants
Durée
5 jours
Langue
Anglais
Format
Distanciel
Code
DF25ADA
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