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Séances de cours associées (30)

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Visualisation de la science des données avec Pandas

Couvre la manipulation et l'exploration de données à l'aide de Python en mettant l'accent sur les techniques de visualisation.

Introduction à la science des données

Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.

Opérations de chaînes : bases et méthodes

Couvre les bases et les méthodes des opérations de chaîne en Python, y compris le découpage, l'indexation et le formatage.

Introduction à la mécanique du continuum

Couvre l'échelle, la modélisation mathématique, la notation tensor et les exercices Python dans les cahiers Jupyter.

Jupyter Notebook: Computing Interactive and Computational Narratives

Introduit Jupyter Notebook pour composer des programmes interactifs avec du code en direct et du texte narratif, couvrant l'installation, les cellules de code, le texte Markdown, les widgets et la gestion du noyau.

Gestion des exceptions en Python

Couvre la gestion des exceptions en Python, y compris try, raise, except, else, et enfin blocks, avec des exemples.

Opérations de dictionnaire

Couvre les opérations et les méthodes liées aux dictionnaires en Python, y compris la création, la mise à jour et la gestion des erreurs clés.

Introduction à la programmation de Python

Présente les bases de la programmation Python en utilisant Anaconda et JupyterLab, avec des exercices pratiques sur la syntaxe et les bibliothèques.

Introduction à Python: Basics et Anaconda Setup

Couvre les bases de la programmation Python et la mise en place Anaconda et Jupyter Notebook.

Techniques de génération rythmique

Couvre les techniques de génération de rythme, y compris les modèles Markov et la génération de rythme hiérarchique, en mettant l'accent sur l'étude de Nancarrow 14.