Nos tutoriels en science des données

Utilisez Copilot Cowork pour transformer un CSV de ventes en classeur Excel, note Word, diaporama PowerPoint et brouillon Outlook, puis vérifiez les résultats, enregistrez le flux comme compétence et planifiez-le.

Apprenez à exécuter des modèles de décision puissants en local, explorez l’écosystème vLLM et réalisez trois projets concrets sur le texte, l’image et la vidéo.

Découvrez les 20 fonctions et formules Excel essentielles, de SUM() et IF() à XLOOKUP() et IFERROR(), avec des exemples et des conseils pour les combiner.

Créez un workflow de réparation CI sur GitHub avec DeepSeek Superagent, puis utilisez le mode observe, pytest, des données de contrôle et une revue humaine pour valider une correction pandas.

Feuille verrouillée ? Découvrez les solutions les plus rapides, du mot de passe saisi au bouton « Ôter la protection » grisé.

Nous créons des modèles de données en mettant les données en forme, en établissant des relations, en utilisant Power Query et en tirant parti de Power Pivot pour une intégration et une analyse fluides.

Lorsque vous savez combien de fois vous voulez répéter une action, une boucle for est une bonne option. Maîtrisez les boucles for avec ce tutoriel.

Créez un agent Python avec Gemini 4 Argon, des appels de fonctions et du profilage, puis validez ses patchs avec des tests cachés, des benchmarks et le coût d’API.

PyCaret est un outil de machine learning et de gestion de modèles de bout en bout qui accélère considérablement le cycle d’expérimentation et booste votre productivité.

Un guide pas à pas du fonctionnement de l’architecture Transformer, de l’auto-attention aux LLM décodeur-seuls qui en découlent.

Découvrez comment Mercury 3 utilise la génération par diffusion pour créer un assistant d'analyse d'incidents, visualiser les états de raffinage et comparer un effort de raisonnement faible vs élevé.

Apprenez pandas de l’installation à l’analyse, avec chaque exemple testé sur pandas 3.1.