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.
Discute de l'équilibre, de l'analyse d'extension, de la distribution des contraintes et de la compatibilité des composants de contrainte pour une solution valide.
Présente les bases git, les systèmes de contrôle de version et le développement de logiciels, soulignant l'importance de VCS et de sauvegardes distribuées.
Explore les processus de développement logiciel, comparant le modèle Waterfall aux méthodes Agile, en se concentrant sur Scrum, les valeurs, les principes et les rôles d'équipe.
Explore le cycle de vie du développement logiciel, les méthodologies, les choix technologiques, les pratiques agiles et les termes communs de l'industrie de la technologie.
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.
Explore les concepts d'ingénierie logicielle, en soulignant l'importance des tests et des spécifications claires pour assurer l'exactitude du logiciel.
