Couvre les bases de travail avec des chaînes en C, y compris la lecture, la copie, la comparaison et la conversion des chaînes, ainsi que des exemples et des quiz.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.
Présente des cahiers Jupyter pour l'enseignement des sciences, mettant l'accent sur la visualisation des angles et des forces dans les problèmes de physique.
