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Algorithmes et théorie

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Systèmes de Contrôle : Théorie et Pratique avec Exercices de Laboratoire

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Dong-Jin Lim

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Développement avec des ordinateurs quantiques. Programmation de machines quantiques dans le cloud : Python, Qiskit, Quantum Assembly language et IBM QExperience

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Les maths en feu. Un manuel pas ennuyeux.

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Introduction à l'analyse fonctionnelle

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Informatique quantique pour les vrais informaticiens

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Mathématiques discrètes : graphes, matroïdes, algorithmes

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Algorithmes de graphes. Mise en œuvre pratique sur les plateformes Apache Spark et Neo4j

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Introduction à l'informatique évolutive

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Analyse bayésienne avec Python. Introduction à la modélisation statistique et à la programmation probabiliste avec PyMC3 et ArviZ

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Atelier de Statistiques et Calcul avec Python

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Le Manuel de Conception d'Algorithmes, Troisième Édition

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Appliquer les mathématiques avec Python : Recettes pratiques pour résoudre des problèmes de mathématiques computationnelles en utilisant la programmation Python et ses bibliothèques

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Statistiques pratiques pour les data scientists : 50+ concepts essentiels avec R et Python

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Apprendre Tableau 2020. Quatrième édition. Créez des visualisations de données efficaces, développez des analyses visuelles interactives et transformez votre organisation.

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Statistiques Appliquées : Théorie et Résolution de Problèmes avec R

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Introduction aux calculs quantiques. Algorithmes quantiques

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Introduction à l'analyse des algorithmes

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Apprentissage automatique avec Python. Recueil de recettes

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Data Science. Informations privilégiées pour les débutants. Incluant le langage R.

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Décoder les algorithmes. Un guide illustré pour programmeurs et curieux

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Aditya Bhargava

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