Tutoriels d'analyse de données

Python propose trois opérateurs logiques : and, or et not. Ces opérateurs, aussi appelés opérateurs booléens, évaluent plusieurs conditions et déterminent la valeur de vérité globale d’une expression.

Un tutoriel NumPy pour débutants : apprenez à créer un tableau NumPy, utiliser le broadcasting, accéder aux valeurs, manipuler des tableaux et bien plus encore.

Apprenez à utiliser l’instruction pass de Python dans les boucles, les fonctions et les classes. Comprenez son importance pour l’exécution du code et la lisibilité.

Découvrez trois méthodes simples pour arrondir à l’entier supérieur en Python : avec math.ceil() du module math, avec le module decimal et avec NumPy.

Un tutoriel SciPy pour apprendre les fondamentaux de l’algèbre linéaire indispensables au machine learning en Python, avec un focus pratique sur NumPy.

Apprenez à analyser des données via un graphique par quadrants dynamique dans Tableau.

Apprenez à calculer la somme totale des carrés (SST), la somme des carrés due à la régression (SSR) et la somme des carrés des erreurs (SSE) pour évaluer la précision d’un modèle de régression. Découvrez leurs relations mathématiques et leur impact sur le R².

Dive into the lyrics of Prince's music with R: use text mining and Exploratory Data Analysis (EDA) to shed insight on The Artist's career.

Vous hésitez entre Python et R pour l’analyse de données ? Vous êtes au bon endroit.

Apprenez à calculer l’écart-type d’échantillon et à comprendre son rôle en analyse statistique. Explorez des exemples et de bonnes pratiques pour interpréter des données réelles.

Une table pour tout rassembler : simplifiez, passez à l'échelle et boostez votre base NoSQL !

Les réseaux font partie de notre quotidien. Apprenons à visualiser et comprendre un réseau social en Python avec NetworkX.