Tutoriels sur la science des données

Cet article explique ce que sont les ordinateurs portables et pourquoi vous devriez les utiliser. Nous nous penchons également sur les carnets de notes hébergés, qui facilitent le partage et la collaboration. Cet article présente également des conseils, des astuces et des raccourcis clavier.

Il s'agit d'un guide destiné aux débutants, conçu pour vous épargner des maux de tête et un temps précieux si vous décidez d'installer R vous-même.

Ce tutoriel aborde les différents types d'opérateurs en Python, la surcharge des opérateurs, la précédence et l'associativité.

Un tutoriel pour débutants qui montre comment fonctionne le contrôle de version Git et pourquoi il est crucial pour les projets de science des données.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à écrire des requêtes conditionnelles dans PostgreSQL en utilisant l'expression conditionnelle CASE de PostgreSQL.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à extraire des données du web, à manipuler et nettoyer des données à l'aide de la bibliothèque Pandas de Python, et à visualiser des données à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à créer un modèle de réseau neuronal dans R.

Une introduction aux packages R basée sur 11 des questions les plus fréquemment posées par les utilisateurs.

Obtenez un guide étape par étape sur la façon d'installer Python et de l'utiliser pour les fonctions de base de la science des données.

Dans cet article, nous allons vous présenter JupyterLab, l'un des IDE les plus populaires pour la science des données.

Apprenez les principes de base des MLOps ainsi que le développement et le déploiement de bout en bout des pipelines de ML.

Apprenez à utiliser efficacement la compréhension de liste en Python pour créer des listes, remplacer les boucles for (imbriquées) et les fonctions map(), filter() et reduce(), ... !