Tutoriels d'analyse de données

Exploitez la puissance de l’optimisation bayésienne pour le réglage des hyperparamètres en machine learning. Maîtrisez les fondements théoriques et les applications pratiques en Python pour améliorer la précision des modèles.

Découvrez comment le profilage mémoire en Python permet d’optimiser les performances avec des outils comme memory_profiler, tracemalloc et objgraph.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à joindre plusieurs jeux de données en R.

Apprenez à capter les tendances et à interpréter des séries temporelles grâce aux moyennes mobiles (glissantes).

Ce tutoriel explore le rééchantillonnage des séries temporelles avec pandas, en couvrant l’upsampling et le downsampling via .asfreq() et .resample().

La loi de Poisson modélise la probabilité d’un certain nombre d’événements dans un intervalle fixe. Découvrez ses applications concrètes en files d’attente et modélisation du trafic.

Les utilisateurs venant d’Excel découvrent que Power BI n’a pas de fonction COUNTIF() native. Cet article présente plusieurs manières d’implémenter COUNTIF() dans Power BI et leurs cas d’usage concrets.

Apprenez à utiliser Power BI pour l'analyse prédictive et créez votre premier modèle dans Power BI.

Dans ce tutoriel, vous découvrirez et coderez en Python les principales lois de probabilité couramment citées dans la littérature en apprentissage automatique.

Comprenez comment copier des listes en Python. Apprenez à utiliser les fonctions copy() et list(). Découvrez la différence entre copies superficielles et profondes.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez l’analyse exploratoire des données (EDA) en Python, et plus précisément le data profiling avec pandas.

Apprenez des techniques essentielles, comme la gestion des exceptions et la prévention des erreurs, pour traiter efficacement l’exception KeyError en Python.