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Couvre les champs d'application, les lambdas et les pandas en science des données avec Python, y compris les déclarations imbriquées, la détermination de la portée, les affectations et la manipulation des pandas.
Illustre l'efficacité des algorithmes de recherche logarithmique par rapport aux algorithmes linéaires, en soulignant l'importance de la modélisation des données et le compromis entre le tri et les coûts de recherche.
Couvre les tests unitaires avec JUnit pour les méthodes de tableau, y compris le test des éléments minimum, la manipulation des exceptions, le calcul des moyennes et les tableaux de tri.
