Accueil myOrientation

Me connaître - Etape 1: J'identifie mes intérêts, points forts et attentes professionnelles

Professions et formations - Etape 2: J’explore le monde des professions et des formations

Qualités requises et conditions d'admission - Etape 3: Je compare mes points forts avec les qualités requises et les conditions d'admission des métiers

Stages - Etape 4: J’explore en détail les métiers qui m’intéressent le plus

Projet professionnel - Etape 5: J’évalue mes résultats et me décide pour une profession ou une formation

Apprentissage - école - Etape 6: Recherche d'une place d'apprentissage et / ou inscription à une école

Préparation - Etape 7: Je me prépare à ma formation en entreprise ou en école

Dossier de travail - Tes résultats

Veuillez patienter...

Préparation de votre dossier myOrientation.


Votre session de travail est expirée. Vous allez être redirigé sur la page d'accueil. Veuillez vous connecter à nouveau pour continuer votre session de travail.

Applied Data Science: Communication & Visualization

Diplôme / certificat de l’institution de formation

Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) > Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) Extension School

Ajouté à myOrientation

Lieu de formation

A distance

Langue d'enseignement


Type de formation

Formation continue: formations longues

Modalités temporelles

A temps partiel

Thèmes de formation

Etudes et formations


7.566.2.0 - 7.563.2.0

Mise à jour 23.02.2018


Description de la formation


Applied Data Science: Communication & Visualization program covers the fundamental techniques needed to work with data: extracting, cleaning, processing, analyzing, interpreting, visualizing and presenting data. Using real world datasets and scenarios, the students will learn the skills needed to master the data challenges of the digital age.

Each of the four courses in this program will let the students demonstrate their newly-acquired skills through a course project. ECTS credits will be awarded to learners who successfully complete all four courses and course projects as well as a final capstone project.


Introduction to Data Analysis with Python

  • Getting Started
  • Exploring our First Data Set
  • The Jupyter Notebook
  • A First Look at NumPy
  • A First Look at Pandas
  • The Basics of Data Visualization
  • Probability for Data Science
  • Linear Algebra for Data science
  • Course Project

Applied Data Analysis

  • Getting the Data
  • Cleaning the Data
  • Manipulating the Data
  • Working with Textual Data
  • Working with Time-series Data
  • Databases in Python
  • Statistical Data Analysis
  • Course Project

Advanced Applied Data Analysis

Data Visualization

Capstone Project


15 ECTS credits


Conditions d’admission

This course is taught at the intermediate level. The students should have the following skills and abilities prior to registering for this course:

  • English at B2 level
  • Basic programming ability and familiarity with git
  • Ability to use UNIX commands to navigate and control the file system
  • Previous experience with text editors such as Atom or SublimeText

Lien sur l'admission


CHF 490.- per month

Diplôme / examen

  • Diplôme / certificat de l’institution de formation

Ce diplôme correspond à une formation continue de l'EPFL s'appelant "Certificate of Open Studies (COS)"

Infos pratiques

Lieu / adresse

  • A distance

Déroulement temporel

Début des cours

Enrollment opens in Mid-2018

Durée de la formation

450 hours
Self-paced, online learning
Learners will move through the coursework most easily when they can commit to a minimum of 5-10 hours per week

Modalités temporelles

  • A temps partiel

Langue d’enseignement

  • anglais