Introduit des fonctions en Python, couvrant les fonctions prédéfinies et définies par l'utilisateur, les paramètres formels et efficaces, et l'importance des docstrings.
Discute des définitions et de l'évaluation des niveaux de conscience par le biais de neuroimagerie et de réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la connICA pour cartographier les traits fonctionnels du connectome.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
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.
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.
Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
