Introduction à la science des données

Cette séance de cours couvre l'organisation du cours, les méthodes d'évaluation et les sujets à discuter tout au long du semestre. Il comprend une introduction à l'apprentissage des données, des outils numériques pour l'algèbre linéaire, l'analyse des composantes principales, les méthodes d'analyse des données de base et la régression linéaire. Le cours se penche également sur la quantification de l'incertitude dans les mesures physiques, l'estimation statistique et l'inférence, la stochasticité dans les systèmes physiques, les promenades aléatoires, le mouvement brownien et l'échantillonnage de la distribution des probabilités. Les étudiants acquerront des compétences en programmation Python, apprendront l'estimation des erreurs dans les expériences de physique, analyseront les données à l'aide d'algèbre linéaire et de calcul multivariable, et comprendront la stochasticité en physique pour la préparation de la physique statistique et l'apprentissage automatique.