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.
Présente des outils collaboratifs de science des données comme les carnets Jupyter, Docker et Git, mettant l'accent sur la version des données et la conteneurisation.
