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Présente le format de cours, le calendrier et les outils utilisés, en soulignant l'importance des interactions courtoises et en fournissant des détails sur l'installation de logiciels et les activités interactives.
Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.
Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.