Présente des ensembles, des fonctions, des produits cartésiens et des compositions, en discutant des images, des préimages et des propriétés des fonctions.
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.
Introduit les bases de Python comme les types, les fonctions, les conditions, les boucles et les listes, avec des exemples de manipulation de chaîne et d'opérations de liste.
Couvre les exercices d'objet Python et les questions de syntaxe de base, y compris les classes, les dictionnaires, les opérations de fichiers et les fonctions.
Introduit des variables, des objets et des types dans Python, soulignant la signification de la mutabilité des objets et ses implications lors du passage des objets à des fonctions.
Couvre les bases de Python telles que la syntaxe, les variables et les fonctions, en introduisant la plate-forme Renku pour la science collaborative des données.
