Couvre la pensée algorithmique, la programmation Python, les méthodes numériques et les concepts informatiques essentiels pour l'informatique scientifique.
Discute de la série Taylor et de la méthode sécante, en se concentrant sur leurs applications dans les techniques d'analyse numérique et de recherche de racines.
Décrit le programme de maîtrise en sciences et ingénierie informatiques de l'EPFL, détaillant sa structure, ses projets et ses opportunités de carrière pour les diplômés.
Couvre des exemples liés à la programmation de course pour les ingénieurs, en se concentrant sur les valeurs des variables, le débogage et les registres à décalage.
Couvre les concepts de programmation pour les ingénieurs, y compris les quiz interactifs et les applications pratiques pour améliorer l'apprentissage et l'engagement.
Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.
Présente les concepts de programmation Python, en se concentrant sur les dictionnaires et les classes, y compris leurs définitions, leur utilisation et des exemples pratiques.
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.
