Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
Introduit des exercices Jupyter sur la confidentialité différentielle, couvrant les générateurs aléatoires, la compréhension de l'impact d'intrusion de données, et les applications pratiques.
Couvre les ensembles de niveaux et la continuité dans l'analyse avancée, soulignant l'importance de comprendre les ensembles de niveaux pour diverses fonctions.
Couvre les bases de l'analyse numérique et des méthodes de calcul utilisant Python, en se concentrant sur les algorithmes et les applications pratiques en mathématiques.
Présente les concepts de programmation Python, en se concentrant sur les dictionnaires et les classes, y compris leurs définitions, leur utilisation et des exemples pratiques.
