Data Science Tutorials

Apprenez l'apprentissage en ensemble avec Python. Ce tutoriel pratique aborde le bagging et le boosting, Random Forest et XGBoost, avec des exemples de code sur un ensemble de données réelles.

Découvrez les différences entre la moyenne et la médiane, apprenez leurs applications dans l'analyse des données et sachez comment choisir la mesure appropriée pour différents scénarios.

Découvrez ce qu'est un fichier exécutable et comment convertir un script Python en fichier .exe à l'aide de PyInstaller, Nuitka et auto-py-to-exe.

Découvrez comment créer et évaluer un classificateur naïf de Bayes à l'aide du package Scikit-learn de Python.

La précision n'est pas suffisante. Apprenez la différence entre la précision et le rappel, comprenez le compromis et choisissez la métrique appropriée pour votre modèle.

Découvrez l'IDE Python idéal pour vos besoins en science des données en 2026. Veuillez comparer les caractéristiques, les avantages et les performances afin de faire un choix éclairé et en toute confiance.

Découvrez ce que sont les fonctions de coût, ainsi que la manière et le moment de les utiliser. Comprend des exemples pratiques.

Comprenez comment l'analyse factorielle confirmatoire (CFA) teste les modèles théoriques en reliant les indicateurs observés aux concepts latents. Découvrez les étapes, les hypothèses et les extensions qui rendent la CFA indispensable dans la validation des mesures et la modélisation par équations structurelles.

Apprenez à calculer la complexité spatiale à l'aide de la notation asymptotique, à évaluer l'impact des composants mémoire tels que la récursivité, les structures de données et l'espace auxiliaire, et à réduire l'espace grâce à des techniques sur place.

Comprenez comment les incertitudes dans les mesures affectent les résultats calculés et apprenez les formules et les méthodes permettant de les quantifier à travers diverses opérations mathématiques.

Comprenez comment Facebook Prophet modélise les tendances, la saisonnalité et les événements spéciaux pour établir des prévisions précises et interprétables.

Découvrez comment UMAP simplifie la visualisation des données à haute dimension grâce à des explications détaillées, des cas d'utilisation pratiques et des comparaisons avec d'autres méthodes de réduction de dimensionnalité, notamment t-SNE et PCA.