Data Analysis Tutorials

Découvrez les différences entre la moyenne et la médiane, apprenez leurs applications dans l'analyse des données et sachez comment choisir la mesure appropriée pour différents scénarios.

Veuillez noter les différences de résultat et de performance entre UNION et UNION ALL : UNION supprime les doublons tandis que UNION ALL les inclut.

La précision n'est pas suffisante. Apprenez la différence entre la précision et le rappel, comprenez le compromis et choisissez la métrique appropriée pour votre modèle.

Découvrez l'IDE Python idéal pour vos besoins en science des données en 2026. Veuillez comparer les caractéristiques, les avantages et les performances afin de faire un choix éclairé et en toute confiance.

Veuillez consulter nos instructions détaillées pour mettre à niveau Pip et Python sous Windows, macOS et Linux. Veuillez vous assurer que votre environnement est à jour et compatible.

Apprenez à compter les valeurs uniques dans Excel à l'aide de formules de base et avancées. Veuillez noter la différence entre les valeurs uniques et distinctes.

Pour calculer l'écart type dans Excel, veuillez saisir vos données dans une plage de cellules et utiliser soit =STDEV.S() pour les données d'échantillon, soit =STDEV.P() pour les données de population.

Maîtrisez l'optimisation Gurobi, de la configuration aux applications concrètes. Apprenez à créer des modèles, à configurer des solveurs et à résoudre efficacement des problèmes de programmation linéaire, entière et non linéaire.

Apprenez à analyser les relations catégorielles lorsque vos échantillons sont de petite taille.

Ce guide explore les concepts, les stratégies et les outils liés aux tests de régression afin de vous aider à maintenir la fiabilité des logiciels et à prévenir l'apparition de nouveaux bogues après chaque mise à jour.

Apprenez à calculer et à interpréter la probabilité que plusieurs événements se produisent simultanément. Découvrez des applications pratiques dans les domaines de la modélisation prédictive, de l'évaluation des risques et de l'apprentissage automatique qui permettent de relever des défis complexes en matière de science des données.

Apprenez les fondements mathématiques des scores z, explorez des méthodes de calcul pratiques et découvrez leurs applications dans les domaines des statistiques et de la science des données.