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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.
Explore la gestion des fichiers et les exceptions dans la programmation Python, couvrant la lecture, l'écriture et les stratégies de gestion des erreurs.
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.
Déplacez-vous dans les techniques avancées d'optimisation Spark, en mettant l'accent sur la partition des données, les opérations de shuffle et la gestion de la mémoire.
Couvre les bases de la programmation C, en mettant l'accent sur les tableaux et les fonctions, y compris les tableaux 1D et 2D, les opérations de chaîne de caractères, l'allocation de mémoire dynamique et les fichiers de lecture.
Couvre les tests unitaires avec JUnit pour les méthodes de tableau, y compris le test des éléments minimum, la manipulation des exceptions, le calcul des moyennes et les tableaux de tri.
