Ce projet est un TP (Travail Pratique) destiné aux étudiants en traitement du signal de l'école Antibes Sport&IA. Il propose des exercices pratiques et des démonstrations pour illustrer les concepts théoriques du traitement du signal. Les étudiants utilisent des outils comme Jupyter Notebook pour manipuler des données et visualiser des résultats, renforçant ainsi leur compréhension des méthodes de traitement du signal.

Ce projet propose des exercices pratiques et un guide pédagogique pour aider les chercheurs, professionnels de santé et acteurs académiques à maîtriser le pré-traitement et la vérification des extractions de données issues de la base principale du SNDS. Il inclut des cas pratiques basés sur des jeux de données synthétiques du DCIR et du PMSI, accompagnés de corrections pour permettre une auto-évaluation et renforcer les compétences en analyse de données de santé.

Projet pédagogique destiné à l'apprentissage des techniques de traitement de données. Il s'agit d'un exercice pratique pour un cours sur le traitement de données, sans vocation commerciale ou publique.

Ce projet est un support pédagogique destiné aux étudiants de niveau licence 1. Il propose des ressources pour un cours sur l'ajustement de données, incluant des documents de cours, des travaux pratiques et des exercices. Le contenu est sous licence Creative Commons et vise à faciliter l'apprentissage des concepts de base en traitement de données.

Ce projet est un support pédagogique destiné aux étudiants de niveau licence 1. Il propose des ressources pour un cours sur l'ajustement de données, incluant des documents de cours, des travaux pratiques et des exercices. Le contenu est sous licence Creative Commons et vise à faciliter l'apprentissage des concepts de base en traitement de données.

Ce projet est un support pédagogique destiné aux étudiants de niveau licence 1. Il propose des ressources pour un cours sur l'ajustement de données, incluant des documents de cours, des travaux pratiques et des exercices. Le contenu est sous licence Creative Commons et vise à faciliter l'apprentissage des méthodes d'analyse et de traitement des données.

Ce projet est un support pédagogique destiné aux étudiants de première année pour les accompagner dans l'ajustement et la manipulation de données. Il propose des ressources de cours structurées, des travaux pratiques guidés et des exercices pour renforcer les compétences en analyse et traitement de données.

Ce cours introduit les techniques de base pour la récupération, le stockage, le nettoyage, la visualisation, l'analyse et le traitement de données. Il offre une introduction pratique aux outils et bibliothèques utilisés pour le traitement de données en combinant des cours théoriques avec des exercices de programmation.

Projet pédagogique destiné à l'apprentissage des bases du traitement de données. Il s'agit d'un exercice pratique pour un cours, sans vocation commerciale ou publique.

Ce projet propose un ensemble de ressources pédagogiques pour apprendre les fondamentaux de la programmation en C++ et les algorithmes associés. Il inclut des exercices pratiques, des exemples de code et des outils pour faciliter la compréhension des concepts clés en calcul scientifique et traitement de données.