Data Science: Python pour les ingénieurs - Partie II
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
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.
Couvre une mission de travail sur les données de querelle et d'analyse à l'aide de la bibliothèque de pandas de Python pour les ensembles de données du monde réel.
Introduit les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python, couvrant les avantages, la disposition de la mémoire, les opérations et les fonctions d'algèbre linéaire.
Présente des cahiers Jupyter pour l'enseignement des sciences, mettant l'accent sur la visualisation des angles et des forces dans les problèmes de physique.
Examine les services auxiliaires, le marché des capacités et la libéralisation du marché de l'électricité, en mettant l'accent sur l'équilibre des systèmes et les défis de pointe de la demande.
Explore le comportement des électrons dans un gaz d'électron et l'arrangement périodique des atomes dans les solides cristallins, ainsi que la densité des états dans diverses dimensions et bandes d'énergie.
