Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Explore la gestion des fichiers et les exceptions dans la programmation Python, couvrant la lecture, l'écriture et les stratégies de gestion des erreurs.
Présente le format de cours, le calendrier et les outils utilisés, en soulignant l'importance des interactions courtoises et en fournissant des détails sur l'installation de logiciels et les activités interactives.
Couvre les tableaux NumPy et leurs représentations graphiques à l'aide de Matplotlib, en se concentrant sur les techniques de création, de manipulation et de visualisation des tableaux.
Introduit les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python, couvrant les avantages, la disposition de la mémoire, les opérations et les fonctions d'algèbre linéaire.
Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.
