Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
Introduit Jupyter Notebook pour composer des programmes interactifs avec du code en direct et du texte narratif, couvrant l'installation, les cellules de code, le texte Markdown, les widgets et la gestion du noyau.
Couvre les appels système, l'espace noyau, la gestion des processus, les descripteurs de fichiers, les tuyaux et l'isolement matériel dans l'organisation OS.
Explore les types booléens, les opérateurs logiques et les structures de contrôle en Python, en mettant l'accent sur l'évaluation des expressions et l'utilisation des opérateurs relationnels.
Explore une réponse linéaire optimale pour les systèmes dynamiques stochastiques, s'attaquant aux perturbations et à l'optimisation de la vitesse de mélange.
Explore le SVM non linéaire en utilisant des noyaux pour la séparation des données dans des espaces de dimension supérieure, optimisant l'entraînement avec des noyaux pour éviter des transformations explicites.
Couvre les bases de la programmation Python, en se concentrant sur les structures de contrôle de flux, le mode interactif, le mode script et les variables.
