Tutoriels d'ingénierie des données - Lisez, apprenez et développez vos compétences

Master git clean pour supprimer en toute sécurité les fichiers et répertoires non suivis. Découvrez les options clés, le mode interactif et les meilleures pratiques pour éviter la perte de données.

Maîtrisez l'essentiel de la commande git commit et améliorez vos compétences en matière de contrôle de version. Apprenez les bases de la mise en scène et de la validation des modifications, de la rédaction de messages efficaces et de l'utilisation d'options avancées.

Apprenez l'ingénierie des fonctionnalités grâce à ce guide pratique. Explorez des techniques telles que l'encodage, la mise à l'échelle et la gestion des valeurs manquantes en Python.

Curus : git reflog permet de suivre et de récupérer les commits perdus, d'annuler les erreurs et de gérer l'historique des branches. Découvrez des cas d'utilisation pratiques et des commandes pour maîtriser git reflog.

La commande git pull récupère les mises à jour d'un dépôt distant et les fusionne dans votre branche actuelle. Poursuivez votre lecture pour apprendre à éviter les conflits de fusion inutiles.

Apprenez à utiliser git cherry-pick avec des exemples pas à pas, les meilleures pratiques et des conseils de dépannage !

Curus : apprenez à utiliser git diff pour suivre efficacement les modifications de code, des comparaisons de base aux techniques avancées. Découvrez des outils de visualisation, des commandes spécialisées et des flux de travail pour une meilleure gestion du code.

Apprenez à utiliser Python est utilisé pour Redis dans ce guide destiné aux débutants.

Apprenez à utiliser .gitignore pour garder votre dépôt Git propre. Ce tutoriel couvre les bases, les cas d'utilisation courants et des exemples pratiques pour vous aider à démarrer !

Comprenez les bases de Databricks Unity Catalog dans ce guide d'introduction et d'installation.

Apprenez à créer différents types de tableaux dans Snowflake, notamment des tableaux permanents, temporaires, externes et dynamiques. Inclut des exemples pas à pas et les meilleures pratiques.

Apprenez à conteneuriser des applications d'apprentissage automatique avec Docker et Kubernetes. Un guide pour débutants sur la construction, le déploiement et la mise à l'échelle de modèles ML conteneurisés en production.