Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.
Couvre les bases de la programmation scientifique pour les ingénieurs, en soulignant l'importance de GIT pour le travail collaboratif et en fournissant un aperçu des défis du développement de logiciels scientifiques.
Explore le contrôle de version distribué de Git, couvrant la résolution des conflits, la gestion de la collaboration et la fusion dans des projets logiciels.
Explore les fonctionnalités de contrôle de version distribuée de Git, en se concentrant sur la résolution des conflits et la gestion de la collaboration.
Présente des outils collaboratifs de science des données comme les carnets Jupyter, Docker et Git, mettant l'accent sur la version des données et la conteneurisation.
Couvre les outils de contrôle de gestion, les budgets, l'analyse des écarts, le budget de production, les achats de matériel, les paiements en espèces et le budget en espèces complet.
