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Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.
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.
Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.
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.
Couvre les bases de la programmation, y compris les types, les variables, les méthodes, les fonctions, les conditions, les boucles et la logique booléenne.
Couvre les expressions primitives, les processus d'évaluation, les applications de fonctions, les types et les stratégies d'évaluation dans la programmation.
Offre un cours de crash en MATLAB, couvrant la représentation des données, l'indexation des tableaux, les opérations mathématiques, et les pièges communs.
Introduit les fondamentaux des fonctions dans la programmation des microcontrôleurs, en mettant l'accent sur les règles de nommage et le développement étape par étape.
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.
Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.
