This online course provides the students with the competences and skills to perform advanced Data Analysis using the Python programming language.
- Enseignant·e: Andreas Fischer
- Enseignant·e: Sebastian Käslin
- Enseignant·e: Anna Scius-Bertrand
Computer science is described as a branch of knowledge where abstraction (dealing with ideas rather than events) is of concern. In this course, students will learn about fundamen- tal topics related to computer science and their applications within the Master in Digital Neuroscience at the University of Fribourg. This course offers students an introduction to computer science with or without prior programming experience. The course covers topics ranging from basic computing principles to the mathematical foundations required for com- puter science. Students will learn fundamental computer concepts, which can be applied to any software or computer system. Topics include computer and network architectures, algorithm design, data management and structures, and modern applications (e.g., databases, recommender systems, and digital ethics). The course brings knowledge from experts in the field, from academia, and also from business practice.
- Enseignant·e: Esther Mauron
- Enseignant·e: Samy Rima
- Enseignant·e: Luis Fernando Teran Tamayo
- Enseignant·e: Samuel Aggeler
- Enseignant·e: Hans-Joachim Böckenhauer
- Enseignant·e: Johanni Michael Brea
- Enseignant·e: Lucia Di Caro
- Enseignant·e: Pascal FELBER
- Enseignant·e: Thomas Fritz
- Enseignant·e: Andrea Gallidabino
- Enseignant·e: Walter Gander
- Enseignant·e: Linus Gasser
- Enseignant·e: Thomas Graf
- Enseignant·e: Dominik Gruntz
- Enseignant·e: Matthias Hauswirth
- Enseignant·e: Sven Helmer
- Enseignant·e: Heinz Hofer
- Enseignant·e: Andreas Humm
- Enseignant·e: Dennis Komm
- Enseignant·e: Andreas Kreuzmann
- Enseignant·e: Marc Langheinrich
- Enseignant·e: Marco Lehmann
- Enseignant·e: Martin Lehmann
- Enseignant·e: Olivier Lévêque
- Enseignant·e: Joel Lindegger
- Enseignant·e: Marcel Lüthi
- Enseignant·e: Sandro Marchon
- Enseignant·e: Bernhard Matter
- Enseignant·e: Andreas Morel
- Enseignant·e: Igor Moreno Santos
- Enseignant·e: Michael Multerer
- Enseignant·e: Luka Obser
- Enseignant·e: Gabriele Röger
- Enseignant·e: Oliver Rohrer
- Enseignant·e: Giovanni Serafini
- Enseignant·e: Ronny Standtke
- Enseignant·e: Matthias Emmanuel Stürmer
- Enseignant·e: Ulrich Ultes-Nitsche
- Enseignant·e: Andreas Woitzik
- Enseignant·e: Johanni Michael Brea
- Enseignant·e: Didier Buchs
- Enseignant·e: Iulian CIORASCU
- Enseignant·e: Romain Edelmann
- Enseignant·e: Pascal FELBER
- Enseignant·e: Benoît Garbinato
- Enseignant·e: Linus Gasser
- Enseignant·e: Adrian HOLZER
- Enseignant·e: Andreas Humm
- Enseignant·e: Georges Klein
- Enseignant·e: Lorenzo LEONINI
- Enseignant·e: Olivier Lévêque
- Enseignant·e: Jean-Philippe Pellet
- Enseignant·e: Biljana Petreska von Ritter-Zahony
- Enseignant·e: Solal Vincenzo Pirelli
- Enseignant·e: Alain SANDOZ
- Enseignant·e: Ulrich Ultes-Nitsche
Nous aborderons dans ce cours quelques-uns des problèmes principaux en programmation répartie (élection d'un leader, exclusion mutuelle, temps logique et synchronisation, algorithmes de graphes, communication de groupe, consensus, etc.).
- Enseignant·e: Pascal FELBER
- Enseignant·e: Yann Gourraud-Zawislak

Ce cours a pour objectif d'apprendre les bases de la programmation à travers le langage Python. Les librairies Python pour le calcul scientifique et la visualisation de données sont abordées dans le cours.
- Enseignant·e: Christian Galley
- Enseignant·e: Jean Hennebert
- Enseignant·e: Augustin Martignoni
Bachelor Kurs in Informatik im HS 2025.
- Enseignant·e: Fernand Dubler
- Enseignant·e: Dorian Guyot
- Enseignant·e: Sophie Maudonnet
- Enseignant·e: Ulrich Ultes-Nitsche

L’objectif de ce cours est d'acquérir des compétences solides en programmation impérative, en utilisant le langage Java. Le cours aborde les concepts fondamentaux comme les variables, les expressions, les instructions, ainsi que les structures de contrôle et de données.
Il vise également à développer la pensée algorithmique, en mettant l'accent sur la récursivité. Les étudiants seront amenés à comprendre comment résoudre des problèmes à travers des algorithmes efficaces.
Une attention particulière est portée à la pratique de la programmation, afin de renforcer les compétences techniques et assurer une maîtrise concrète des concepts étudiés.
- Enseignant·e: Jean-Luc Bloechle
- Enseignant·e: André Santos Placido