Tutoriels sur 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(), ... !

Un guide détaillé sur la prévision des séries temporelles. Apprenez à utiliser Python et les frameworks qui l'accompagnent. Renseignez-vous sur la modélisation statistique.

Découvrez comment utiliser le test ANOVA pour comparer les moyennes de plusieurs groupes à l'aide d'exemples clairs, d'applications réelles et de conseils pratiques pour l'analyse des données.

Découvrez comment les scores de propension permettent de minimiser les confusions dans la recherche observationnelle, avec des applications détaillées dans des études du monde réel.

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.