Couvre les bases de la programmation Python, en se concentrant sur les structures de contrôle de flux, le mode interactif, le mode script et les variables.
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 types booléens, les opérateurs logiques et les structures de contrôle en Python, en mettant l'accent sur l'évaluation des expressions et l'utilisation des opérateurs relationnels.
Couvre les modèles neuronaux hybrides, l'histologie nerveuse, la restauration sensorielle et la stimulation cérébrale profonde dans les neuroprothèses.
Explore l'éducation numérique, les plateformes en ligne, les simulations, le soutien au travail d'équipe et les technologies émergentes dans l'apprentissage.
Explore la gestion des fichiers et les exceptions dans la programmation Python, couvrant la lecture, l'écriture et les stratégies de gestion des erreurs.
Couvre les techniques de génération de rythme, y compris les modèles Markov et la génération de rythme hiérarchique, en mettant l'accent sur l'étude de Nancarrow 14.
Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.
