Explore l'utilisation de Jupyter Notebooks pour l'enseignement, en mettant l'accent sur la collecte de commentaires et l'engagement des étudiants par le biais de sondages en direct, de quiz et d'enquêtes.
S'inscrit dans le projet Time Machine de Lausanne, mettant l'accent sur l'histoire urbaine numérique et la création de cartes historiques interactives.
Introduit Jupyter Notebook pour composer des programmes interactifs avec du code en direct et du texte narratif, couvrant l'installation, les cellules de code, le texte Markdown, les widgets et la gestion du noyau.
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 les types booléens, les opérateurs logiques et les structures de contrôle en Python, en mettant l'accent sur l'évaluation des expressions et l'utilisation des opérateurs relationnels.
