Tutoriels sur la science des données

Découvrez la signification de la cardinalité et son impact sur le traitement des données, l'analyse et l'apprentissage automatique. Découvrez des stratégies et des techniques pratiques pour gérer une cardinalité élevée, du prétraitement des données aux outils d'optimisation avancés.

Explorez les principes fondamentaux de l'eigendecomposition et ses applications dans la science des données et l'apprentissage automatique.

Gagnez en confiance dans la régression par les MCO en maîtrisant ses fondements théoriques. Découvrez comment réaliser des mises en œuvre simples dans Excel, R et Python.

Apprenez à gérer les threads et les processus avec le module multiprocessus de Python. Découvrez les techniques clés de la programmation parallèle. Améliorez l'efficacité de votre code grâce à des exemples.

Découvrez comment accéder aux données de votre DataFrame à l'aide du subsetting. Apprenez à faire des sous-ensembles en utilisant des parenthèses ou en utilisant la fonction subset() de R.

.loc sélectionne les données à l'aide de noms de lignes et de colonnes (étiquettes), tandis que .iloc utilise des indices numériques (positions). Apprenez à utiliser les deux en vous appuyant sur des exemples.

Apprenez à détecter la multicollinéarité dans les modèles de régression à l'aide du facteur d'inflation de la variance (VIF), un outil de diagnostic clé. Ce tutoriel explique comment le VIF est calculé, comment interpréter ses valeurs et les techniques pour traiter un VIF élevé afin d'améliorer la fiabilité de votre modélisation de régression.

Apprenez à corriger l'avertissement SettingWithCopyWarning de Pandas : Une valeur tente d'être définie sur une copie d'une tranche d'un DataFrame.

Dans Pandas, vous pouvez enregistrer un DataFrame dans un fichier CSV en utilisant la méthode df.to_csv('votre_nom_de_fichier.csv', index=False), où df est votre DataFrame et index=False empêche l'ajout d'une colonne d'index.

Apprenez à calculer et à appliquer la distance de Manhattan avec des exemples de codage en Python et R, et explorez son utilisation dans l'apprentissage automatique et le pathfinding.

En Python, utilisez la méthode .encode() sur une chaîne de caractères pour la convertir en octets, en précisant éventuellement l'encodage souhaité (UTF-8 par défaut).

Explorez deux des paradigmes de programmation les plus couramment utilisés en science des données : la programmation orientée objet et la programmation fonctionnelle.