Introduit des tuples et des classes de données nommées en Python, mettant l'accent sur leur flexibilité et leur facilité d'utilisation pour la manipulation des données.
Couvre la définition des mesures, la gestion des résultats, l'utilisation des fonctions de langage macro, l'obtention de statistiques et l'enregistrement des résultats sous forme de fichiers CSV.
Couvre la lecture et l'écriture des fichiers CSV, sauvegarde des données, utilisant des classes de données, et introduit la plate-forme Advent of Code pour les défis de programmation quotidiens.
Discute des actions de groupe, des quotients et des homomorphismes, en mettant l'accent sur les implications pratiques pour divers groupes et la construction d'espaces projectifs complexes.
Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Couvre la caractérisation des méthodes de récupération de données A-D et en temps réel de Leptazolines, le grattage Web, l'ingénierie inverse et les défis de données intraday.
Couvre des trucs et astuces pour travailler avec Julia, en se concentrant sur la configuration de l'environnement, la gestion des erreurs et la normalisation des dataframes.
