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.
Plonge dans la construction de systèmes efficaces et critiques pour la sécurité, en soulignant l'importance des pires délais d'exécution et les défis de l'intégration des considérations d'efficacité dans les processus de conception.
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.