Introduit les bases Python et NumPy pour l'informatique scientifique, couvrant les types de données, les fonctions, les tableaux, l'indexation et les opérations courantes.
Explore les compléments des fonctions, l'ordre des paramètres et la manipulation des listes, y compris le comptage des événements et la résolution du « problème des 100 prisonniers ».
Introduit des fonctions en Python, couvrant les fonctions prédéfinies et définies par l'utilisateur, les paramètres formels et efficaces, et l'importance des docstrings.
Couvre les champs d'application, les lambdas et les pandas en science des données avec Python, y compris les déclarations imbriquées, la détermination de la portée, les affectations et la manipulation des pandas.
Explore les modules Python, la hiérarchie des programmes, l'importation de modules et les espaces de noms, y compris les variables et les champs d'application dans les fonctions.
Couvre les tableaux NumPy et leurs représentations graphiques à l'aide de Matplotlib, en se concentrant sur les techniques de création, de manipulation et de visualisation des tableaux.
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.
