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Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
Couvre les bases du traitement du langage naturel, y compris la tokenisation, le marquage en partie de la parole et l'intégration, et explore des applications pratiques comme l'analyse du sentiment.
Explore l'identification des cibles, leur efficacité et leur sécurité en chimie médicale, en mettant l'accent sur l'importance de la spécificité ciblée et de la conception des médicaments.
Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
