Cours sur la data, l’IA et le cloud

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Apprenez à créer des pipelines de données fiables et efficaces grâce aux principes d’extraction, transformation et chargement.

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• 550 révisions

Maîtrisez les listes, dictionnaires et tuples Python et appliquez-les à des problèmes de data science.

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Découvrez les composants clés des agents LangChain et créez vos propres agents de chat personnalisés.

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• 769 révisions

Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des modèles basés sur des arbres et des ensembles pour la régression et la classification en utilisant scikit-learn.

• DébutantNiveau de compétence
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• 545 révisions

Apprenez à transformer, nettoyer et analyser efficacement des données avec Polars, une bibliothèque Python pour la manipulation rapide des données.

• DébutantNiveau de compétence
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• 1 558 révisions

Maîtrisez NumPy en créant, triant, filtrant et mettant à jour des tableaux grâce au recensement des arbres de New York.

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• 2 197 révisions

Découvrez comment la base de données vectorielle Pinecone révolutionne le développement dapplications dIA.

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• 3 049 révisions

Déployez l’analyse de régression avec statsmodels en Python pour prédire les prix immobiliers et le taux de clics sur des publicités.

• IntermédiaireNiveau de compétence
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• 874 révisions

Découvrez l’ingénierie des données dans un format condensé : ETL, cloud computing et outils clés au programme.

• IntermédiaireNiveau de compétence
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• 3 693 révisions

Apprenez quand et comment utiliser les tests d’hypothèse courants en Python : t-tests, tests de proportion et tests du khi-deux.

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• 3 923 révisions

Apprenez à tirer des conclusions de données limitées avec Python et les statistiques, incluant l’échantillonnage aléatoire, stratifié et en grappes.

• AvancéNiveau de compétence
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• 715 révisions

Créez des systèmes multi-agents puissants avec LangGraph et ses patterns de conception émergents.

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• 4.7+
• 449 révisions

Veuillez découvrir comment nettoyer et préparer vos données pour lapprentissage automatique.

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• 2 835 révisions

Maîtrisez la gestion des dates et heures en Python.

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Maîtrisez l’analyse de texte : prétraitement, techniques NLP et modèles transformeurs avancés.

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• 1 424 révisions

Maîtrisez les tests Python : apprenez des méthodes, créez des vérifications et assurez-vous dun code sans erreur avec pytest et unittest.

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• 2 783 révisions

Maîtrisez la manipulation et la visualisation de données catégorielles avec pandas et seaborn.

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• 798 révisions

Apprenez à créer des classes et à exploiter héritage et polymorphisme pour écrire un code plus réutilisable et optimisé.

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• 1 141 révisions

Développez de nouvelles fonctionnalités pour améliorer les performances de vos modèles de machine learning.

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• 587 révisions

Développez progressivement un assistant de service client à laide du kit de développement dagent (ADK) de Google.

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Apprenez à acquérir des data à partir de formats de fichiers courants tels que CSV, les feuilles de calcul, JSON, SQL et les API.

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• 231 révisions

Initiez-vous aux réseaux neuronaux et créez vos premiers modèles avec Keras 2.0 en Python.

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Mettez en œuvre des plans dexpérience et effectuez des analyses statistiques solides pour tirer des conclusions précises et valides !

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Développez vos compétences en POO grâce aux descripteurs, à lhéritage multiniveau et aux classes de base abstraites.

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Dans ce cours, vous apprendrez les détails des classificateurs linéaires tels que la régression logistique et les SVM.

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Renforcez vos compétences en Python pour la finance en apprenant à utiliser datetime, if, les DataFrame et bien plus encore.

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• 1 089 révisions

Apprenez à récupérer et à analyser des informations provenant dinternet à laide de la bibliothèque Python scrapy.

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• 1 165 révisions

Maîtrisez Scikit-learn, SHAP et LIME pour concevoir des systèmes d’IA transparents et fiables en Python.

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• 220 révisions

Apprenez à traiter, transformer et manipuler les images à votre convenance.

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• 273 révisions

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.