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.
Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
Couvre les exercices d'objet Python et les questions de syntaxe de base, y compris les classes, les dictionnaires, les opérations de fichiers et les fonctions.
Introduit un système de mesure 3D « professionnel » pour l'analyse des pierres et l'extraction des caractéristiques à l'aide de la photogrammétrie stéréo et des technologies de lumière structurée.
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.
Présente le format de cours, le calendrier et les outils utilisés, en soulignant l'importance des interactions courtoises et en fournissant des détails sur l'installation de logiciels et les activités interactives.
Couvre les bases de Python telles que la syntaxe, les variables et les fonctions, en introduisant la plate-forme Renku pour la science collaborative des données.