Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Explore les concepts d'algèbre élémentaire liés aux ensembles numériques et aux nombres premiers, y compris la factorisation et les propriétés uniques.
Introduit des exercices Jupyter sur la confidentialité différentielle, couvrant les générateurs aléatoires, la compréhension de l'impact d'intrusion de données, et les applications pratiques.
Présente des algorithmes en tant que procédures de résolution de problèmes, couvrant la complexité, l'exactitude et la mise en œuvre dans divers langages.
