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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 classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
Couvre les caractéristiques et les origines des naines blanches et des étoiles à neutrons, y compris leur structure, leur évolution et leurs pulsations.
Explore l'importance de la reproductibilité dans la science des données et présente Renku, une plate-forme pour la gestion de projets axés sur les données.
Introduit Renku, une plateforme pour la science collaborative des données, mettant l'accent sur la reproductibilité, la shareability, la réutilisabilité et la sécurité.
Couvre la traduction efficace des structures de flux de contrôle en utilisant les paramètres de destination de branche et la compilation des instructions de commutateur avec des pauses.
Explore la conception de datapath et la logique de contrôle pour l'exécution des instructions ISA, en mettant l'accent sur le contrôle filaire et l'analyse des performances.
