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Quatrième de couverture : "L'informatique et les algorithmes sont aujourd'hui présents dans tous les domaines. La programmation des ordinateurs est matière d'enseignement obligatoire au lycée. La biologie, les sciences sociales ne se conçoivent plus désormais sans un appui informatique, et sur le marché de l'emploi la préférence va aux spécialistes qui ont une double compétence en informatique. Cette double compétence ne saurait se limiter au mode d'emploi des logiciels disponibles dans leur domaine : ce serait les utiliser sans les comprendre, pratique peut-être admissible pour un travail de routine, mais sûrement pas pour un ingénieur ou un chercheur. Le présent ouvrage propose une initiation à la programmation initialement pensée pour des biologistes, avec des exemples empruntés à la biologie tels que les algorithmes d'analyse de séquences biologiques, mais les méthodes utilisées sont largement transposables aux sciences sociales. Le langage Python est très populaire dans les sciences de la vie grâce à la bibliothèque de programmes Biopython. D'autres bibliothèques sont disponibles, pour pratiquement tous les domaines de connaissance. Ce langage est très présent dans le secondaire et à l'université, où il est retenu pour sa facilité d'apprentissage. Ce livre s'adresse en priorité aux étudiants de biologie et aux élèves des classes préparatoires de la filière BCPST, mais il concerne également les étudiants en sciences sociales, ainsi que tous les professionnels de ces domaines qui souhaitent élargir leur horizon technique et scientifique."

Programming Languages --- Software

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Quatrième de couverture : "Avec ce livre, débutez avec le puissant et dynamique langage de programmation Python, même si vous n'avez jamais écrit une ligne de code ! Grâce à son immense expérience de programmation, l'auteur, John Paul Mueller, vous guide pas à pas dans la logique et la syntaxe de Python pour vous permettre de commencer à programmer tout en vous fournissant de multiples exemples provenant du monde réel. Découvrez comment : comparer Python à d'autres langages de programmation ; trouver des explications sur la manière dont Python fonctionne ; créer des applications utiles ; Interagir avec Python ; créer et utiliser des fonctions ; gérer les erreurs ; effectuer des tâches avancées ; trouver des ressources supplémentaires ; installer de nouvelles bibliothèques."

Programming Languages --- Software

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Quatrième de couverture : "L’ouvrage fait un point sur l’ensemble des méthodes pour aider à la compréhension destechniques d’estimation des incertitudes. Il analyse leurs avantages et faiblesses respectifs avec des exemples simples. Il est divisé en deux parties distinctes : les méthodes basées sur la dérivée et la statistique descriptive. Sont décrits les éléments de statistique descriptive nécessaires, la méthode classique du GUM, les méthodes basées sur l’inférence bayésienne et les corrélations entre les données expérimentales. les méthodes stochastiques. Sont décrits la propagation des incertitudes par la méthode de Monte-Carlo, l’analyse de sensibilité aux grandeurs d’entrée, la méthode de chaos polynomial et le couplage de ces méthodes avec l’inférence bayésienne. Le dernier chapitre traite de la propagation des incertitudes dans un code de calcul. Des exemples variés sont traités en langage Python. Ils permettent d’appliquer et de comparer les méthodes. Les corrections des exercices proposés sont disponibles sur le site de l'auteur."

Statistics --- Software --- Programming Languages

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