Couvre les bases de Python telles que la syntaxe, les variables et les fonctions, en introduisant la plate-forme Renku pour la science collaborative des données.
Couvre le problème de coupe de la tige et le problème de changement pour optimiser les appels récursifs et trouver le nombre minimum de pièces nécessaires pour un montant d'argent donné.
Couvre les problèmes d'arrêt optimaux dans les probabilités appliquées et les processus stochastiques, en se concentrant sur la théorie et les applications pratiques.
Explore la conception d'algorithmes avec récursion et programmation dynamique, couvrant des concepts comme les Tours de Hanoi et des solutions efficaces.
Explore la programmation dynamique pour un contrôle optimal, en se concentrant sur la stabilité, la politique stationnaire et les solutions récursives.
Introduit la programmation dynamique, en se concentrant sur l'économie de calcul en se souvenant des calculs précédents et en l'appliquant pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.
Explore la mutation sécuritaire dans la programmation fonctionnelle grâce à une évaluation paresseuse, à des invariants d'objets et à des fonctions de cache efficaces.
Explore l'abstraction contextuelle dans la construction de logiciels, en discutant comment les fonctions et les cours peuvent être écrits sans connaissance détaillée du contexte dans lequel ils seront utilisés.
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.
