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Couvre la pensée algorithmique, la programmation Python, les méthodes numériques et les concepts informatiques essentiels pour l'informatique scientifique.
Introduit les bases de Python comme les types, les fonctions, les conditions, les boucles et les listes, avec des exemples de manipulation de chaîne et d'opérations de liste.
Introduit la modélisation à l'échelle atomique et les prédictions informatiques, mettant l'accent sur les fondamentaux de la science des matériaux et les compétences en programmation Python.
Enquêter sur la façon dont le mois de naissance influence le succès des athlètes, analyser l'ensemble de données des athlètes japonais pour explorer les tendances dans les dates de naissance et les professions.
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 techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.
