Complément Python : Numpy, Scipy, Matplotlib

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Séances de cours associées (30)

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Modules et fonctions Python

Couvre les bibliothèques Python, les modules, la portée, les fonctions, les lambdas et des exemples pratiques.

Fonctions en Python

Introduit des fonctions en Python, couvrant les fonctions prédéfinies et définies par l'utilisateur, les paramètres formels et efficaces, et l'importance des docstrings.

Python Basics: Fonctions et Listes

Introduit les bases, les fonctions, les listes et les fonctions de lambda Python pour un codage concis.

Data Science avec Python: Modules et Numpy

Introduit des modules Python et NumPy pour des opérations de réseau efficaces et l'algèbre linéaire dans la science des données.

Programmation Python: Structures et fonctions de contrôle

Couvre des sujets avancés dans la programmation Python, en se concentrant sur les structures et les fonctions de contrôle.

Python Crash Course

Fournit un cours intensif Python couvrant les arithmétiques de base, les nombres complexes, les chaînes, les listes, les dictionnaires et plus encore.

Fonctions de Python: Bases et arguments

Couvre les bases des fonctions d'écriture en Python et travaille avec les arguments de fonction.

Introduction à la programmation C

Couvre les bases de la programmation C, y compris la syntaxe, les types de données, les pointeurs, les tableaux et les commandes de compilation.

Méthode de Newton : Convergence et applications

Couvre la convergence de la méthode de Newton et ses applications en analyse numérique.

Introduction générale à la science des données

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.