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Résumé : Un guide illustré pour identifier les besoins, les exigences et les contraintes d'un projet d'aménagement via la programmation urbaine. Après avoir défini les champs d'intervention de cette méthode, les auteurs explicitent la démarche, de l'organisation des acteurs au lancement de la phase opérationnelle. Avec des exercices et des études de cas. ©Electre 2021

Résumé : Un guide à destination des ingénieurs, des chercheurs et des étudiants formés à la programmation linéaire pour découvrir la programmation par contraintes et se familiariser avec elle sans avoir à aborder sa partie théorique. ©Electre 2019

Résumé : Un guide à destination des débutants pour apprendre à développer ses propres programmes grâce à ce microcontrôleur. Avec des illustrations et de nombreux exemples. ©Electre 2020

Résumé : Une initiation à la programmation avec le langage Python. Des indications sont données pour configurer son ordinateur afin de coder et créer des projets amusants en découvrant les concepts clés comme les variables, les boucles, les chaînes, les fonctions et les modules. ©Electre 2021

Résumé : Présentation de la théorie et des méthodes de la programmation mathématique. Point sur les algorithmes de la programmation linéaire. Description des principaux algorithmes d'optimisation unidimensionnelle qui constituent l'ingrédient de base des méthodes de programmation non linéaire.

Résumé : Qu'est-ce que R : un langage de programmation ou un logiciel de statistique ? Les deux réponses peuvent être données, chacun répondant selon son utilisation de R. Mais un statisticien souhaitant développer de vraies compétences en R se doit d'en maîtriser les deux aspects. Ce livre est donc structuré en deux parties correspondant à ces deux potentiels de R. La première partie concerne la programmation avec R : les commandes de base pour la création et la manipulation d'objets, la gestion des entrées/sorties, la programmation et les graphiques. Les derniers chapitres traitent des aspects plus avancés de la programmation avec, par exemple, l'utilisation de fonctions écrites en C ou en Fortran dans un script R, ou bien la création de package. La seconde partie porte sur les méthodes statistiques, présentes essentiellement dans la version de base de R, mais aussi dans certains packages spécifiques : statistiques descriptives, inférence statistique et méthodes non-paramétriques, tests statistiques (comparaison d'échantillon, test d'adéquation, etc.), régression linéaire et analyse de la variance, séries temporelles, analyse de durées de vie, analyse de données et méthodes de classification. Cette partie est complétée par un chapitre sur la génération automatique de rapports.

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