Transition Python vers Matlab/Octave

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.

Data Science: Python pour les ingénieurs - Partie II

Explore les data wrangling, le traitement numérique des data, et la visualisation scientifique en utilisant Python pour les ingénieurs.

L'essentiel de la science des données: Pandas, Numpy, Matplotlib

Présente Pandas, Numpy et Matplotlib pour l'analyse et la visualisation des données dans Python.

Complément Python : Numpy, Scipy, Matplotlib

Couvre des sujets Python avancés tels que les opérations numpy, l'algèbre linéaire scipy et matplotlib pour la création de figures.

Introduction à NumPy et Matplotlib pour l'informatique scientifique

Présentation de NumPy et Matplotlib, outils essentiels pour le calcul scientifique et la visualisation de données en Python.