Introduit des bases de programmation et des structures de contrôle, mettant l'accent sur la pratique pratique pratique pour la préparation des examens et le travail de projet.
Couvre les bases de Python, les fonctions et les applications pratiques pour les ingénieurs, en mettant l'accent sur la manipulation des données, la programmation fonctionnelle et les structures de données.
Explore les structures de contrôle, le traitement des erreurs et les structures de données dans la programmation MATLAB, en mettant l'accent sur la lisibilité des codes et des exemples pratiques.
Présente les concepts de programmation Python, en se concentrant sur les dictionnaires et les classes, y compris leurs définitions, leur utilisation et des exemples pratiques.
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Couvre les déclarations conditionnelles et la théorie des graphes, y compris les techniques de preuve et les concepts liés aux graphes, aux chemins, à la connectivité et aux protocoles de commérage.
Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.
