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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.
Explore l'analyse des données de voiture en utilisant la programmation Python pour des tâches comme la gestion de fichiers, la création de dictionnaires et l'analyse d'attributs.
Couvre les bases de Python, les fonctions et les applications pratiques pour les ingénieurs, en mettant l'accent sur la manipulation des données, la programmation fonctionnelle et les structures de données.
Introduit les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python, couvrant les avantages, la disposition de la mémoire, les opérations et les fonctions d'algèbre linéaire.
Introduit des bases d'optimisation, couvrant la régression logistique, les dérivés, les fonctions convexes, la descente de gradient et les méthodes de second ordre.
Introduit des structures de données Python comme des tuples, des listes, des ensembles et des dictionnaires, mettant l'accent sur les techniques de manipulation et de conversion.
