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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 bases de la programmation, y compris les types, les variables, les méthodes, les fonctions, les conditions, les boucles et la logique booléenne.
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.
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.
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 l'interprétation des modèles, la compilation par l'évaluation partielle, les appels de fonctions et la transition vers l'évaluation partielle, en soulignant l'importance des interprètes modèles pour soutenir les langages de modélisation.
Couvre les bases de travail avec des chaînes en C, y compris la lecture, la copie, la comparaison et la conversion des chaînes, ainsi que des exemples et des quiz.
Couvre les fondamentaux de la programmation orientée objet en C++, y compris l'encapsulation, l'héritage et le polymorphisme, avec des exemples en différentes langues OOP.
