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L'essentiel de la science des données: Pandas, Numpy, Matplotlib

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Séances de cours associées (43)

Résolution d'équation non linéaire: introduction à la méthode de bisection Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la méthode de bisection pour résoudre les équations non linéaires en utilisant des techniques numériques et la programmation Python.

Data Science avec Python: Numpy Basics Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Bases de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.

Introduction à NumPy et Matplotlib pour l'informatique scientifique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présentation de NumPy et Matplotlib, outils essentiels pour le calcul scientifique et la visualisation de données en Python.

Intégration numérique : introduction à SciPy et Matplotlib Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'intégration numérique utilisant SciPy et Matplotlib pour visualiser les fonctions et approximer les intégrales.

Introduction à l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la classification.

Optimisation numérique avec Scipy Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'optimisation numérique avec Scipy, couvrant la recherche zéro, la dimensionnalité du problème, les dérivés et les techniques de visualisation avancées.

Analyse des données sur la pollution atmosphérique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.

Introduction aux méthodes numériques en informatique scientifique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes numériques élémentaires et la pensée algorithmique en utilisant Python pour le calcul scientifique.

Présentation de Matplotlib Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de Matplotlib pour la représentation graphique 2D en Python, y compris le tracé des données et la visualisation des fonctions.

Régression linéaire : fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la régression linéaire, couvrant ses fondamentaux, ses applications et ses mesures d'évaluation dans l'apprentissage automatique.

Régression linéaire : Fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.

NABEL Analyse des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la tâche d'analyse des données du NABEL, en mettant l'accent sur les compétences en analyse des données et le formatage des rapports pour les concentrations de pollution atmosphérique et la météorologie.

Introduction aux méthodes numériques pour les PDE Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'approximation numérique des PDE et des exemples de comportement non linéaire.

Stabilité d'équation d'onde Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la stabilité du schéma de différence finie d'équation d'onde et de l'excitation résonante.

Modélisation des composants hydrauliques : Analogie électrique et adaptation de la vitesse d'onde Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la modélisation des composants hydrauliques à travers une analogie électrique et une adaptation de la vitesse des vagues pour une discrétisation uniforme.

Régression linéaire et régression logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Analyse des erreurs et Interpolation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des erreurs et les limites de l'interpolation sur des nœuds uniformément répartis.

Bases de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.

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